Preventive Effect of Human Acellular Dermal Matrix on Post-thyroidectomy Scars and Adhesions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acellular dermal matrix (ADM) has been used for antiadhesion formation along with wound healing in various surgical fields. OBJECTIVE: The aim is to assess the efficacy of ADM implantation in the prevention of postoperative scars and adhesions after conventional, open, total thyroidectomy. MATERIALS AND METHODS: Forty-four patients with papillary thyroid carcinoma undergoing thyroidectomy were randomly assigned to the study (ADM implantation) or control group (without ADM). Global photographic assessment, Vancouver scar scale (VSS), objective scar assessment, and swallowing impairment index were assessed at baseline, immediately after surgery, and at 1 and 2 months after surgery. RESULTS: Nineteen control and 20 study group participants completed the study. The mean VSS score of the study group was significantly lower than the controls at both 1 month (3.06 ± 1.25 vs 4.41 ± 1.54, respectively) and 2 months (2.76 ± 1.56 vs 4.35 ± 1.58, respectively) after surgery. Scar quality measures (mean melanin and erythema indexes) were significantly lower in the study group compared with controls. Study group participants had significantly lower swallowing impairment scores than controls. The mean postoperative hospitalization of both groups was not significantly different. CONCLUSION: Acellular dermal matrix-assisted implants appear to improve post-thyroidectomy scar and swallowing impairments without delays in operation time.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».