Clinical application of polylactic acid/gelatin nanofibre membrane in hard-to-heal lower extremity venous ulcers
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the safety and effectiveness of polylactic acid/gelatin nanofibre membranes (PGNMs) in treating hard-to-heal lower extremity venous ulcer wounds. Method: In this prospective study, patients with venous leg ulcers (VLUs) were treated with PGNMs or standard of care. Wounds were assessed once a week until the wound was fully healed. Results: The treatment group was comprised of 10 patients with VLUs, aged between 47–64 years, with an average age of 56.58±6.19 years. The wounds were located in the lower leg and/or ankle. Average wound area was 8.91±13.57cm2 (range: 1.5–52.5cm2). Average wound healing time was 18.75±16.36 days. Of the patients, nine (90%) rated their pain as lighter when removing the dressing, with an average pain value of 2.0±1.0 points. There was less secondary trauma to the wound surface, and less bleeding. At six months after the wound healing, the scar evaluation (using the Vancouver Scar Scale) result was 3.75±1.96 points. Conclusion: In this study, the PGNMs were safe and effective in treating hard-to-heal lower extremity VLUs.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».