<i>In Situ</i> Forming Nutritional and Temperature Sensitive Scaffold Improves the Esthetic Outcomes of Meshed Split-Thickness Skin Grafts in a Porcine Model
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Full-thickness burn wounds require immediate coverage, and the primary clinical approaches comprise of skin allografts and autografts. The use of allografts is often temporary due to the antigenicity of allografts. In contrast, the availability of skin autografts may be limited in large burn injuries. In such cases, skin autografts can be expanded through the use of a skin mesher, creating meshed split-thickness skin grafts (MSTSGs). MSTSGs have revolutionized the treatment of large full-thickness burn injuries since the 1960s. However, contractures and poor esthetic outcomes remain a problem. We previously formulated and prepared an in situ forming skin substitute, called MeshFill (MF), which can conform to complex shapes and contours of wounds. The objective of this study was to assess the esthetic and wound healing outcomes in full-thickness wounds treated with a combination of MF and MSTSG in a porcine model. Approach: Either MSTSGs or MSTSG+MF was applied to full-thickness excisional wounds in Yorkshire pigs. Wound healing outcomes were assessed using histology, immunohistochemistry, and wound surface area analysis from day 10 to 60. Clinical evaluation of wounds were utilized to assess esthetic outcomes. Results: The results demonstrated that the combination of MSTSGs and MF improved wound healing and esthetic outcomes. Innovation: Effects of MSTSGs and reconstitutable liquid MF in a full-thickness porcine model were investigated for the first time. Conclusion: MF provides promise as a combination therapeutic regimen to improve wound healing and esthetic outcomes.
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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) | 0,001 | 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 ».