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Enregistrement W2993924462 · doi:10.24265/horizmed.2019.v19n3.04

Evaluación de cicatrización en zonas donantes de injerto de piel parcial con uso de Xenoinjerto en comparación con sustituto dérmico

2019· article· es· W2993924462 sur OpenAlexaboutno aff
Enrique Antonio Chau Ramos

Notice bibliographique

RevueHorizonte Médico (Lima) · 2019
Typearticle
Languees
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate healing in partial skin graft donor sites using a skin substitute compared to a xenograft in patients with different diseases requiring partial skin grafting. Materials and methods: This paper presents a report of 20 patients between 19 and 65 years from the Plastic Surgery Unit of the Hospital María Auxiliadora in Lima Metropolitan Area, Peru, between December 2017 and June 2018, where healing was evaluated in partial skin graft donor sites. An interventional, analytical, prospective and longitudinal study was conducted using a double-blind design to control possible biases. For the statistical significance analysis, nonparametric tests with a 95 % confidence interval were used. Results: Using a skin substitute, a better healing quality of donor sites of epithelialization was seen compared with xenografting. Both techniques were evaluated with the Vancouver scale, which considers five aspects (healing, vascularity, pigmentation, flexibility and height), out of which healing showed significant results (p<0.05). Estimation of the risk in the healing process according to the Cox proportional hazards model showed that H = 0.60 (95 % CI 0.46- 0.78), which indicates that the shortest healing time was found in the skin substitute group. Conclusions: Skin substitutes are an important alternative that favors the good quality of healing in donor sites. skin substitutes proved to be more effective than conventional xenografting when evaluated and compared using the Vancouver healing scale.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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