Validating a Novel Device to Improve Skin Color Matching for Face Transplants
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Facial vascularized composite allotransplantation (VCA) offers an added layer of complexity when compared to solid organ transplantation. VCAs must account for aesthetic variables such as skin tone and color. The goal of this study is to validate the Nix Color Sensor as a novel tool to be added to the plastic surgeon’s armamentarium for evaluating skin color match of the donor and recipient. Methods: A prospective study of 100 individuals was conducted. All participants were photographed and scanned with the Nix Color Sensor. Sixty pairwise comparisons were randomly generated. Skin color analysis was performed using photographs and the Nix Color Sensor. Delta E2000 values were compared to mean evaluator ratings using a Spearman correlation analysis. Results: One hundred patients were included. A Spearman’s correlation demonstrated a strong inverse correlation between Delta E2000 values and the mean evaluator ratings. The higher the mean evaluator rating for likeness, the lower the delta. A correlation coefficient of −0.850 demonstrates a statistically significant relationship ( P < 0.01). Conclusions: When the Delta E2000 rises above 5 there is a significant drop in the mean evaluator ratings. As mean evaluator ratings of 5 and above would be considered adequate for face transplant amongst most plastic surgeons, an E2000 value of 5 or lower should be targeted when matching donors with recipients for face transplant. The Nix Color Sensor positively correlates to the plastic surgeon’s perception of skin color and can serve as an adjunct in donor selection for facial VCAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».