Comparative study on the donor site aesthetic outcome between epidermal graft and split‐thickness skin graft
Notice bibliographique
Résumé
Donor site aesthetic outcomes of epidermal graft (EG) vs split-thickness skin graft (SSG) have yet to be objectively compared. Here, we evaluate donor site healing using a validated scar assessment tool and digital colorimetric technique, which compares colour in a consistent and objective manner. Ten patients (SSG (n = 5) and EG (n = 5)) were included. Donor site scarring was evaluated using the Vancouver Scar Scale (VSS) at Week 6 and Month 3. Colorimetric measurement was performed at Weeks 3 and 6 and Month 3. The mean donor site healing time for EG was significantly shorter (EG: 4.6 days (95% c.i. 3.8-5.3), SSG: 16.8 days (95% c.i. 13.3-20.1) (P = 0.003)). The VSS scores of the EG donor site were lower at Week 6 and Month 3(P < 0.001). The colour match between the donor site and surrounding skin for EG was better compared with SSG at all time points and was almost identical to their surrounding healthy skin at Month 3. This study is the first to objectively measure the clinical appearance of the EG donor site against SSG. EG donor site has faster healing with excellent scarring and good colour match with its surrounding normal skin at all time points compared with SSG.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».