Stepwise, Multi-Incisional, and Single-Stage Approach to Reshape Facial Contour After Large Cutaneous Lesion Resection
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: Removal of large facial benign cutaneous lesions remains challenging. Serial or complete excisions together with local flaps or expander-based reconstructions are required. However, those techniques are time-consuming and may contribute to poor cosmetic and functional outcomes. OBJECTIVE: The authors describe the resection and reconstruction of large facial benign cutaneous lesions by using Stepwise, Multi-Incisional, and Single-Stage (SMISS) approach. METHODS: The authors performed a retrospective review from all patients with large facial benign cutaneous lesions who underwent "SMISS" approach for reconstruction between September 2013 and December 2014. RESULTS: The authors treated 47 patients (32 female and 15 male; mean age 23.5 years, range 9-50 years). Follow-up was for 12 months or longer. The mean length of major axis was 43.91 mm, minor axis 32.10 mm, and scar 66.91 mm. Good to excellent outcomes were achieved in all patients with a mean Vancouver scar scale score of 3.46 ± 0.39 (Cronbach α = 0.890) and mean visual analog scale score of 8.02 ± 0.69 (Cronbach α = 0.946). LIMITATIONS: This was a nonrandomized, unblinded clinical case series with a limited sample size. CONCLUSION: For the excision and reconstruction of large facial benign cutaneous lesions, "SMISS" technique can be considered as a suitable option, leading to excellent results and a high patient satisfaction.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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