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Enregistrement W3017985110 · doi:10.15562/bmj.v8i3.1556

Intradermal suture effect using polypropylene materials on post-operative scar tissue in cases of lower extremities closed fracture cases

2019· article· en· W3017985110 sur OpenAlexaboutno aff
Decky Ario, Herman Yosef Limpat Wihasetyoko, Hery Susilo

Notice bibliographique

RevueBali Medical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryFibrous jointFixation (population genetics)Internal fixation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Hypertrophic scarring is the most common complication in postoperative wounds. One of the preventive measures for scarring is by adding intradermal sutures when closing the surgical wound. This study aims to prove that the addition of intradermal sutures using polypropylene materials can reduce the complications of scarring in postoperative wounds on lower extremities closed fracture cases under internal fixation procedure.Method: Experimental studies using Randomized Controlled Trial Post Test Only Design were carried out in patients with lower extremity fractures in Saiful Anwar General Hospital, Malang. The sample was chosen by proportional sampling which was the group given the treatment as well as the control group (n = 36). The variable measured was the clinical appearance of scar tissue formed 6 months after surgery using the Vancouver Scar Scale.Result: The results showed that the addition of intradermal sutures using polypropylene materials had a significant effect on the formation of postoperative scar tissue. The total Vancouver Scar Scale score has a value of p = 0.000 (α = 5%) for Mann Whitney test.Conclusion: The conclusion of this study is that the addition of intradermal sutures using polypropylene threads in cases of closed fractures with internal fixation can reduce the appearance of postoperative scar tissue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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