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Enregistrement W4306157895 · doi:10.31219/osf.io/8vsep

Manejo Biorregulador en Dehiscencia de herida por Lipectomía

2022· preprint· es· W4306157895 sur OpenAlexaff
Nelsa ioanna Gonzalez Aljure

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractLa dehiscencia por heridas se da por la separación de las capas de la piel de una herida quirúrgica. Causa una recuperación tardía en el post operatorio, estas son más frecuentes en zona abdominal y pueden presentar evisceración o eventración como complicación. Se expone el caso de una mujer de 31 años que presento dehiscencia de herida quirúrgica de lipectomía en su décimo día de post operatorio, con lesión necrotizante de aproximadamente 10 centímetros de diámetro en zona media de herida quirúrgica por lipectomía, se inicia cámara hiperbárica 2 sesiones y 1 sesión de terapia neural con poca mejoría, lesión que presenta descamación y apertura de la misma, se inicia desde la medicina biorreguladora de sistemas esquema de detoxificación con Traumeel S, Funiculus umbilicalis suis-Injeel, Coenzyme Compositum y Ubichinon Compositum aplicación perilesional y las siguientes 5 semanas Graphites-Homaccord, Traumeel S, Cutis Compositum N y Embryo totalis suis-Injeel aplicación perilesional y de tejido profundo con mejoría notoria de lesión y cierre total de la dehiscencia. El objetivo ver los beneficios del tratamiento de dehiscencia de heridas quirúrgicas con el manejo de medicina biorreguladora de sistemas. Con resultados donde la evolución es favorable y el tiempo de manejo es corto y sin complicaciones.Palabras claves: Herida quirúrgica, Dehiscencia de herida quirúrgica, Cicatrización de heridas, tratamientos para cierre de herida de lipectomía.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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