Use of a novel autologous cell-harvesting device to promote epithelialization and enhance appropriate pigmentation in scar reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidermal replacement is an important step in the management of patients with post-traumatic and iatrogenic scars. Skin-colour variation from disease or trauma causes significant changes in self-image and appearance. AIM: The aim of our study was to analyse the results obtained with a novel autologous cell-harvesting system (ReCell) for epidermal replacement in patients with post-traumatic scars that had not improved with any other surgical procedure. METHODS: We recruited 30 patients with post-traumatic or iatrogenic scars admitted to our department over 2 years. The primary endpoints of the study were: (i) time for complete epithelialization (both treated area and biopsy site) and (ii) aesthetic and functional quality of the epitheliaization (colour, joint contractures). Infections, inflammations or any adverse effects of the procedure were also reported. RESULTS: In total, 30 patients were analysed. The aesthetic and functional outcomes were rated by both patient and surgeon. Pigmentation was rated by the Vancouver Scar Scale. Most (80%) of the patients had an excellent or good outcome, with pigmentation rated as normal in 60% of the group. CONCLUSIONS: The procedure is a feasible, simple and safe technique. It gives similar results to skin grafting but because it harvests from much smaller areas, can open possible future applications in the management of patients with large scars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».