Skin Grafting Compared with Conservative Treatment in Patients with Deep Second-Degree Burn Wounds of the Trunk and Buttocks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDBurns are among the most common causes of injury and result in long-term morbidity, psychological complications, and reduced quality of life.We aimed to evaluate and compare the results of skin grafting versus nonsurgical treatment in patients with deep second-degree burn wounds of the back and posterior trunk. METHODSThis is a descriptive-analytical cross-sectional study of patients with trunk and buttock burns admitted to Burn Hospital in Shiraz, Iran from 2017 to 2019.The skin surface with burns and the final repaired tissue was measured.The Vancouver Scar Score (VSS) and pigmentation, vascularity, thickness, and pliability were assessed.VSS, pigmentation, vascularity, thickness and pliability were considered as outcomes. RESULTSSeventy-five patients met the criteria for participation; thirty-two patients had skin grafts.The mean age was 27.79±20.03yr and 53 patients (70.7%) were male.Scars were compared based on pigmentation, vascularity, thickness, and pliability, which was also statistically significant (P<0.001).The mean of VSS was higher in patients with skin graft than those without graft (P<0.001). CONCLUSIONThe mean VSS was significantly higher in patients with grade 2 deep burns who received skin grafting than in patients without skin grafting.Due to the lack of donor sites and the need to prioritize skin grafts in burn patients with high total body surface area, it is better to perform skin grafts on the posterior trunk and buttocks in areas with deep grade 2 burns as a last priority and treat this wound with conservative therapy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».