Does Autologous Platelet-Rich Plasma Improve Wound Healing and Pain Perception after Cesarean Section in High-Risk Patients?
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study was to evaluate the effect of autologous platelet-rich plasma (PRP) on wound healing and pain perception after cesarean section in high-risk patients. DESIGN: This was a prospective randomized controlled trial. Participants/Materials, Settings, and Methods: This was a randomized controlled trial of 200 patients who came to the outpatient clinic of Menoufia University Hospital for elective cesarean surgery. The women were randomly assigned to 2 equal groups. The intervention group received PRP subcutaneous injection in the wound after surgery; however, the control group received the usual care. Outcome variables included the redness, edema, ecchymosis, discharge, approximation (REEDA) scale, Vancouver scar scale (VSS), and in addition to the visual analog scale (VAS). RESULTS: From April 2018 to July 2020, the PRP group showed a greater reduction in the REEDA score compared to the control group on day 1, day 7, and this was continued till 6 months (1.51 ± 0.90 vs. 2.49 ± 1.12, p < 0.001). Compared with the control group, the PRP group had a significantly greater reduction in the VSS and VAS scores beginning on the seventh day (3.71 ± 0.99 vs. 4.67 ± 1.25, p < 0.001) and (5.06 ± 1.10 vs. 6.02 ± 1.15, p < 0.001), respectively, and continued till 6 months. LIMITATIONS: Pain was not measured by the use of analgesics, and we did not investigate the effects of varying platelet concentrations, centrifuge duration, or speed. CONCLUSIONS: PRP has positive effects on wound healing and pain reduction in high-risk patients undergoing cesarean section in low-resource settings.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».