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Enregistrement W1999279525 · doi:10.1097/01253092-200603001-00021

Autologous Cultured Skin Substitutes Reduce Requirements for Split-thickness Skin Autograft in Treatment of Excised, Full-Thickness Burns

2006· article· en· W1999279525 sur OpenAlexaboutno aff
S. Boyce, David G. Greenhalgh, Tina L. Palmieri, Petra Warner, Kevin P. Yakuboff, J. Kevin Bailey, Mary Reed, Joan E. Sanders, Richard J. Kagan

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSkin graftingSurgeryTotal body surface areaLimitingBody surface areaSkin thicknessDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid and effective closure of full-thickness burn wounds remains a limiting factor in burns of greater than 50% of the total body surface area (TBSA). Hypothetically, cultured skin substitutes (CSS) consisting of autologous cultured keratinocytes and fibroblasts attached to collagen-based sponges may reduce requirements for donor skin, numbers of grafting procedures, and time of intensive care during hospitalization. To test this hypothesis, CSS were prepared from split-thickness skin biopsies collected after enrollment of 54 burn patients by Informed Consent into a study protocol approved by the local Institutional Review Board. CSS and split-thickness skin autograft (AG) were applied in a matched-pair design with each patient serving as their own control. Data collection consisted of photographs, area measurements of donor skin and healed wounds after grafting (n=54), and qualitative outcome by the Vancouver Scale for burn scar (n=47). Data are expressed below as: A) % area closed at post-operative day (POD) 14, B) % TBSA closed at POD 28, C) ratio of closed to donor areas at POD 28, D) correlation of % TBSA closed with CSS and % TBSA FT burn, and E) ordinal scoring by the Vancouver Scale after one year.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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