Full‐Thickness Skin Graft according to Surrounding Relaxed Skin Tension Line Improves Scar Quality in Facial Defect Coverage: A Retrospective Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
A full-thickness skin graft (FTSG) is useful for covering small skin and soft tissue defects. In this paper, we suggest FTSG in consideration of the relaxed skin tension line (RSTL) concept for scar quality improvement since FTSG has disadvantages, including contour irregularities and mismatches of color and texture. We conducted a retrospective chart review of twenty-one patients with skin cancer on the face who underwent wide excision and FTSG by a single surgeon from October 2013 to July 2019. Twenty-one patients with skin cancer on the face were divided into RSTL-matched and RSTL-unmatched groups, and FTSG was performed. Each group was subjected to scar assessment three months after surgery. Observer assessment was performed by five independent observers using the observer component of the patient and observer scar assessment scale (POSAS) and Vancouver scar scale (VSS). Our results indicate that there were significant differences between the RSTL-matched and RSTL-unmatched groups in the VSS and POSAS components. In addition, the RSTL-matched group showed a natural appearance with surrounding tissue in the dynamic animation phase compared to the unmatched group. RSTL-matched FTSG can be an attractive option for face skin and soft tissue defect coverage. (An earlier version of this paper has been presented at the International Conference on PRS Korea 2020.).
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».