Complex Facial Nevi: A Surgical Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sixty-six children with large congenital nevi of the face were surgically managed in our center during the last 8 years. All patients with a lesion that posed a reconstructive challenge were included in the study. None could be effectively dealt with by excision and simple primary closure. To simplify description and evaluation, the patients were divided into three groups. Group I had 15 patients with relatively small lesions (1- to 3-cm maximal diameter) that were confined to one aesthetic unit of the face and could be reconstructed in one stage. Reconstruction was usually achieved by using local skin flaps or with full-thickness skin grafting. Group II had 28 patients with medium-sized lesions (3- to 12-cm maximal diameter) that involved one or two aesthetic units and required not more than two stages for reconstruction. These patients usually needed either serial excisions and/or skin grafting or a two-stage tissue expansion procedure (insertion of tissue expanders and reconstruction). Group III had 23 patients with very large lesions (over 12 cm in maximal diameter), some covering half of the face and thus involving several aesthetic units and requiring multiple stages for reconstruction. These patients required a combination of tissue expansion procedures, large faciocervical and scalp/forehead skin flaps, full-thickness skin grafting, and serial excisions for reconstruction. The anatomic distribution of the lesions over the various aesthetic units is described, as are the reconstructive techniques with advantages and disadvantages of each, reflecting on outcome. The approach to the larger complex lesions is detailed. Based on our experience, a reconstructive algorithm is proposed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,026 | 0,001 |
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 découle