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Enregistrement W3027609446 · doi:10.1177/2292550320925922

Donor Site Scar Preference in Patients Requiring Free Flap Reconstruction

2020· article· en· W3027609446 sur OpenAlexaff
Graham McLeod, Avinash Islur

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineScarsThighAbdomenSurgeryGroinFree flapUpper abdomen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In traumatic reconstruction, surgeons frequently harvest flaps from donor sites that they are comfortable performing and with favourable tissue characteristics without determining the patients preferred site. The study's goal was to determine participants free flap donor site preference based on aesthetics as it relates to the size of the defect being reconstructed. METHODOLOGY: Participants were asked to imagine that they were in a trauma that resulted in a wound of variable sizes. They were presented with a selection of common donor site scars produced from harvesting small, medium, and large free flaps. They were instructed to rank the donor sites in order of preference and score each donor site of 10. RESULTS: Two hundred eighty-seven participants (mean age: 28, female: 62%) completed the survey. For small reconstructions, the preferred donor site scars were on the leg or back compared to arm or abdomen. For medium size reconstructions, scars on the back and upper thigh were preferred over scars on the abdomen and anterior thigh. In small and medium reconstructions, the midline abdominal scar scored significantly lower than other donor sites. Participants preferred donor sites on the back, the thigh, and lower abdomen for large reconstructions. CONCLUSION: Participants preferred back, thigh, and hip locations perhaps relating to the ability to conceal these scars under clothing. If multiple flaps sites could be harvested, providing options to trauma patients undergoing free tissue transfer may result in increased satisfaction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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