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Enregistrement W174700567

Healing time of radial forearm free flap donor sites after preoperative tissue expansion: randomized controlled trial.

2011· article· en· W174700567 sur OpenAlexaffabout
James P. Bonaparte, Martin Corsten, Murray Allen

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineForearmRandomized controlled trialSurgeryPain scoreFree flapAnesthesia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study is to test the hypothesis that using a simple and inexpensive preoperative tissue expansion device for radial forearm free flap donor sites will result in a significant reduction in healing time and reduced postoperative pain compared to unexpanded radial forearm free flap donor site skin. METHODS: Twenty-nine patients were enrolled and randomized to either the treatment (tissue pre-expansion) or the control group. An intention-to-treat analysis was used. Healing time was recorded for all patients. The Short Form McGill Pain Questionnaire was used to record arm pain and overall surgical pain 1 week postsurgery. RESULTS: The mean (95% CI) healing time was 5.7 (3.9-7.6) days for the treatment group and 32.5 (12.2-53.0) days for the control group (p < .001). Overall surgical pain (p < .001) was significantly lower in the treatment group. There was no significant difference in donor site arm pain (p < .2). CONCLUSION: Using a simple, noninvasive method of preoperative tissue expansion results in both clinically and statistically significant reductions in healing time and postoperative pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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