Clinical research of early allogeneic acellular dermal matrix on deep burn wound
Notice bibliographique
Résumé
Objective To use allogeneic acellular dermal matrix and with the transplantation of autogenous thin thickness skin to repair deep burn wound, and investigate the clinical effect. Methods 18 patients with deep burn wound from December 2011 to April 2013 in the People's Hospital of Gaozhou City were selected and randomly divided into two groups, 9 cases in each group. Patients in observation group were treated by allogeneic acellular dermal matrix and with the transplantation of autogenous thin thickness skin; patients in control group were treated by transplantation of autogenous thin thickness skin. The survival rate of wound, wound condition(blister and burst), joint motion, Vancouver score in 1 and 6 months after treatment of two groups were compared. Results The survival rate of observation group was 88.9%, which was significantly higher than that of control group(66.7%), the difference was statistically significant(χ2=4.192, P=0.01). After 1 month, there was no significant difference in the wound condition(blister and burst), joint motion and Vancouver score of observation group and control group(P 0.05); after 6 month, the wound condition, joint motion and Vancouver score of observation group were obviously better than those of control group, the differences were statistically significant(P 0.05). Conclusion The composite skin grafts with allogeneic acellular dermal matrix and thin thickness skin were using to repair the skin defects of large area deep burn and scar resection, the wound healing well, satisfied with the appearance of the skin function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».