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Enregistrement W3004784852 · doi:10.1097/dss.0000000000002302

A New Hydrocellular Wound Dressing Used After Dermatologic Surgery: Dermatologic Surgeons' and Patients' Perceptions

2020· article· en· W3004784852 sur OpenAlexaboutno aff
V. Orlandini, I. Peyrot, Quentin Magis, D. Lebas, Philippe Tranchant, Jean-Yves Bailly, T. Wiart, Jean‐Michel Amici

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryScarsPatient satisfactionFibrous jointVisual analogue scaleDermatologic surgeryTrunkDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Optimum postsurgical healing requires appropriate dressing use. OBJECTIVE: This study assessed effectiveness and tolerance of a novel, hydrocellular dressing in dermatologic surgery using validated tools, describing its use in clinical practice, and comparing surgeons' and patients' perceptions of scar evolution. METHODS: This study examined direct suture closures of surgical excisions of small- to medium-sized skin lesions on the extremities or trunk. Dressings were changed 3 times/week. The Vancouver Scar Scale (VSS) and the Patient and Observer Scar Assessment Scales (POSAS) were used to assess outcomes. Data were collected at Day 0 (D0, FLC application), Day 15 to 21 (D15-21, suture removal), and Day 45 (D45) postprocedure by the surgeon and the patient. RESULTS: There were 128 patients (mean age: 55.1 years, 56.1% women). Mean length and width of the excisions were 3.5 × 1.65 cm and the most common FLC applied was 8 × 8 cm (67.7%). Most scars had normal pigmentation, pliability, and height at D15 to 21 and D45, as reported by patients and surgeons using VSS. Patient scores on visual analog scale (VAS) were high (>8/10) and global satisfaction measured by POSAS was generally high (>7/10 at D15-21; >8/10 at D45). CONCLUSION: These dressings were effective in managing surgical excisions, as assessed by VSS, VAS, and POSAS. Further controlled studies investigating various dressings in wound repair are needed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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