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Enregistrement W4210947759 · doi:10.1177/12034754221077903

Secondary Intention Healing Over Exposed Bone on the Scalp, Forehead, and Temple Following Mohs Micrographic Surgery

2022· article· en· W4210947759 sur OpenAlexaff
Noelle Wong, David Zloty

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Facial Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineForeheadScalpVascularitySurgeryGranulation tissueMohs surgeryComplicationWound healing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Removal of skin cancers on the scalp, forehead, and temple can result in surgical defects with exposed bone. In such cases, reconstruction becomes challenging due to limited vascularity for flap or graft repair. OBJECTIVE: Demonstrate the usefulness of secondary intention healing of scalp, forehead, and temple defects over exposed bone. METHODS/MATERIALS: A retrospective case series of 41 patients who had Mohs Micrographic Surgery with post-surgical scalp, forehead, or temple defects involving exposed bone. These patients then underwent secondary intention healing. RESULTS: 90% of patients successfully healed. Average time to complete granulation was 92 days, and average time to full re-epithelialization was 186 days. Visual analog scale assessment of final scar quality resulted in 57% being good, 35% being fair, and 8% being poor. No patient had infection or other serious complication. Mean follow-up duration was 272 days. CONCLUSION: This case series shows the viability of secondary intention healing of scalp wounds over exposed bone. Study power was not adequate to predict time to complete healing based on defect size, or allow association of patient factors with the risk of nonhealing. Managing patient expectations, and emphasizing the importance of early occlusive wound care is paramount for healing success.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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