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Enregistrement W2091777469 · doi:10.2310/7070.2002.34423

Use of Allogenic Dermis for Radial Forearm Free Flap Donor Site Coverage

2002· article· en· W2091777469 sur OpenAlexvenueno aff
Mark K. Wax, Catherine P. Winslow, Peter E. Andersen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineForearmDermisSurgeryCosmesisSkin graftingFree flapThighAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The radial forearm free flap has become the method of choice for reconstruction of head and neck defects following oncologic ablation. Harvesting of a radial forearm free flap leaves a donor site defect. This is most commonly closed with a split-thickness skin graft. Morbidity, most commonly owing to a lack of graft take over the tendons, can be quite high. Recently, an acellular matrix (Alloderm) has been advocated to decrease complications at the radial forearm donor site, as well as obviate taking a split-thickness skin graft from the thigh. MATERIAL AND METHODS: Tertiary referral academic centre. Retrospective chart review of 15 patients. Five patients received allogenic dermis, 10 patients received split-thickness skin grafting to the radial forearm donor site. RESULTS: Patients with allogenic dermis took between 12 and 16 weeks to heal completely. Patients undergoing split-thickness skin graft were completely healed within 4 to 6 weeks. Cosmesis was judged to be marginally better in the allogenic dermis group. Allogenic dermis placement had a greater impact on hand function owing to prolonged healing, whereas patients with split-thickness skin graft required wound care at the thigh for a 2- to 3-week period owing to the harvesting of the skin graft. CONCLUSIONS: Allogenic dermis may be a viable alternative to split-thickness skin grafting and radial forearm free flap donor sites. Prolonged healing with subsequent increased health care services use needs to be addressed.

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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations59
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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