Early Intervention with Highly Condensed Adipose-Derived Stem Cells for Complicated Wounds Following Filler Injections
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
BACKGROUND: A rise in cosmetic procedures has seen the use of fillers become more prevalent. Complications resulting from use of fillers have prompted introduction of various medical and surgical interventions. Recently, stem cell therapies have become more widely used as a new treatment option for tissue repair and regeneration. METHODS: We utilized adipose-derived stem cells (ASCs) for tissue regeneration in patients with filler-related complications such as necrosis. All 12 patients were treated with ASCs and some patients had additional treatment. After relief of symptoms, wound surface area was compared in terms of pixel numbers and scar condition was evaluated using the Vancouver Scar Scale (VSS). RESULTS: In general, we achieved satisfactory resolution of filler-related complications in a short period of time without serious side effects. The average number of days from stem cell treatment to symptom relief was 7.3 days. The proportion of wound surface area from photographic record was 4.39 % before treatment, decreasing considerably to 1.01 % following treatment. Last, the VSS showed almost all patients scored below 3, with two patients receiving scores of 7 and 8; the average score was 2.78 (range from 0 to 8). CONCLUSIONS: ASCs are a new treatment option for post-filler injection wounds such as necrosis. Using stem cells, we were able to obtain satisfactory results in a short period of time without complications requiring surgical procedures. We suggest stem cell injections could be used as the first option for treatment of complications from filler injections. LEVEL OF EVIDENCE V: This journal requires that authors assign a level of evidence to each article. For a full description of these Evidence-Based Medicine ratings, please refer to the Table of Contents or the online Instructions to Authors www.springer.com/00266 .
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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) | 0,000 | 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 découle