Fu's subcutaneous needling for subcutaneous adhesions and scar hyperplasia in the neck region
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Lymphadenectomy for tongue cancer in the neck region is often accompanied by local impaired mobility, gland damage, difficult in swallowing, and postoperative complication and seriously affects patients life quality. We reported a case of subcutaneous adhesions and scar hyperplasia in the neck region after lymphadenectomy for tongue lesions accompanied by impaired neck mobility and difficult in swallowing was treated using Fu's subcutaneous needling (FSN) treatment. PATIENT CONCERNS: A 55-year-old male with tongue cancer received surgical intervention with lymphadenectomy 8 years ago was revealed a 15 cm-long curved surgical incision in the neck region and surrounded by numerous scar tissues. DIAGNOSIS: Post-operation subcutaneous adhesions and scar hyperplasia in the neck region after lymphadenectomy was diagnosed. INTERVENTIONS: FSN treatment was performed 2 to 3 times per week for 1 month to sway the affected tightened muscle and dissociate the superficial fascia beneath the scar resulted in a considerable improvement in neck movement. OUTCOMES: The Vancouver Scar Scale (VSS) was as follows: color (M) - 1; vascular distribution (V) - 0, thickness (H) - 2, and flexibility (P) - 4, with a total of 7 points before FSN treatment. The VSS after 1 month of FSN treatment was as follows: M1, V0, H2, and P2, with a total of 5 points. Neck mobility in different directions, i.e., stretching to the back of the neck and laterally bending the neck to the left and/or right side, was improved (P < .05). LESSONS: At present, treatment of chronic scar hyperplasia has certain side effects and limitations. FSN is safe and convenient, with minimal destruction of the superficial fascia, having evident effects of dissociating tissue adhesion under scars and compensating for deficiencies in scar hyperplasia treatment. It can provide new ideas for future treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».