Improving esthetic outcome of facial scars by fat grafting
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveThe aim of this study was to evaluate the effects of different techniques of fat grafting on improving the esthetic outcome of facial scars.BackgroundControl of facial scarring is one of the most difficult challenges in surgical practice, and represents a difficult therapeutic problem facing plastic surgeons to achieve good results. To date, no gold standard exists for the treatment of scar tissue. Autologous fat grafting has been introduced as a promising treatment option for scar tissue-related symptoms. However, the scientific evidence for its effectiveness remains unclear.Patients and methodsThis study was conducted on 30 patients with obvious facial scars. Patients' age ranged from 8 to 48 years. Patients were selected randomly to be treated with fat grafting. The abdomen and thigh were the most commonly chosen donor sites. Fat was processed to be injected at the dermohypodermal junction (microfat grafting) or intradermal injection (nanofat grafting) was used.ResultsFat grafting proved to have a significant role in scar remodeling. This was measured clinically by the Vancouver Scar Scale. Regarding patient satisfaction with cosmetic appearance, 15 cases were evaluated as excellent, eight cases were evaluated as good, and five cases were evaluated as fair.ConclusionAutologous fat grafting has a significant role in facial scar remodeling and provides a beneficial effect on facial scar tissue and scar-related conditions with not only esthetic results but also functional results. Significant improvement in scar appearance, skin characteristics, and restoration of volume and three-dimensional contour is reported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».