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Enregistrement W4214580091 · doi:10.1097/gox.0000000000004001

Quantification and Further Refinement of Lateral Calcaneal Artery Flap for Complicated Heel Defect Reconstruction

2022· article· en· W4214580091 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeelAchilles tendonPosterior tibial arteryCalcaneusArterial diseaseLower limb

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reconstruction of posterior heel defects requires tissues with adequate blood supply, good elasticity, and sensate; because of the traumatic origin in the young population, it ends up with morbidity. The lateral calcaneal artery is the arterial supply of the lateral calcaneal artery flap. This is one of the viable choices for coverage of hind foot soft-tissue defects. The objective of this study was to determine the outcome of the lateral calcaneal artery flap in terms of function, donor site morbidity, and duration of surgery. METHOD: This was a descriptive case series. Patients with complicated heel defects of small to medium size were included. The follow-up period was 6 months to 1 year of posttreatment. Outcome measures were noted and assessed in all patients in terms of function, donor area morbidity, and total duration of surgery. Significance was determined by assessing the gait, donor site pain, physical appearance at the surgical site, and time needed for surgery. RESULTS: < 0.001). There was a near-normal gait in all patients, with a pain score of (0-2) on the visual analogue scale score, physical appearance by Vancouver scar scale score (0-3), and the mean duration of surgery was 45 ± 4.5 minutes. CONCLUSION: The lateral calcaneal artery flap is more effective for reconstruction of posterior heel and tendon Achilles defects in terms of function, donor area morbidity, and duration of surgery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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