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Enregistrement W4310552005 · doi:10.1097/dss.0000000000003625

Quantification of Erythema Associated With Varying Suture Materials in Facial Surgery Repair: A Randomized Prospective Study

2022· article· en· W4310552005 sur OpenAlexaff
Catherine Lim, David Zloty

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFibrous jointErythemaSurgeryRandomized controlled trialProspective cohort studyCosmetic Techniques

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A common concern among patients following Mohs micrographic surgery (MMS) is scar appearance and residual erythema. However, few studies have quantitatively compared scar erythema between different suture materials. OBJECTIVE: To quantify erythema intensity (EI) associated with use of percutaneous nylon, irradiated polyglactin-910 (IPG) and fast-absorbing gut (FG) sutures on facial sites. METHODS: After undergoing MMS, 210 patients were randomized to one of 2 groups. Patients in the first group (n = 105) had their defects repaired half with continuous IPG sutures and the other half with nylon sutures; the second group (n = 105) received IPG and FG sutures. Standardized photographs of scars were taken at 1 week, 2 months, and 6 months postoperatively and computer-assisted image analysis was used to quantify EI. RESULTS: The average EI was comparable between all 3 suture materials at 1 week, 2 months, and 6 months. From 1 week to 2 months, EI in nylon, IPG, and FG sutures decreased by 24.8%, 12.8%, and 17.9% (p < .05), respectively. There was no statistically significant difference in EI among suture types between 2 and 6 months. CONCLUSION: Erythema decreased significantly during early scar maturation in all groups and was comparable between all suture materials at 1 week, 2 months, and 6 months.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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