Autologous Scar-Related Tissue Combined with Skin Grafting for Reconstructing Large Area Burn Scar
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study introduced a novel method to reconstruct large areas of scarring caused by burns via combining autologous scar-related tissue with spit-thickness skin grafting (ASTCS). METHODS: 25 patients underwent reconstruction after scar resection surgeries around the joints were analyzed between Jan 2012 and Jan 2018. Patient demographics and clinical parameters were collected, autologous scar-related tissue was modified to meshed structure, and the split-thickness skin was acquired from the scalp. The scar was resected and punched by a meshing machine with a thickness of 0.3-0.5 mm at a ratio of 1:1. The secondary wounds were covered by the epidermis from a donor site. The surgical areas were bandaged for 7-10 days before the first dressing change. RESULTS: 25 patients (mean [SD] age, 26.4 [18.8] years; 16 [64%] men) underwent wounds reconstructive operations due to scar resection were reviewed. Wound location of 9 (22%), 8 (19.5%), 9 (22%), 7 (17.1%) and 8 (19.5%) cases were reconstructed in axillary, hand and wrist, popliteal fossa, elbow and neck, respectively. 39 sites of transplanted tissues survived well, and 2 sites were cured after two weeks of dressing changes. Except the analysis of injury causes, nutritional status, wound area and hospital days, patients with scar deformities in joint areas achieved satisfactory function by assessing the Vancouver Burn Skin Score and the Barthel Index Scale Scores after 12-month follow-up. CONCLUSIONS: Combining autologous scar-related tissue with skin grafting provided a novel method for treating large areas of burn scars with better functional outcomes.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».