Evaluation of minced skin grafts in the treatment of post burn leukoderma.
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPost burn leukoderma had been characterized by chalk white depigmented areas of variable sizes and shapes. Re-pigmentation of the hypopigmented lesion is still a big challenge, current treatment modalities for post burn leukoderma include non-surgical techniques and many surgical interventionsMethodsTwenty Patients (18 female & 2 males) with post burn leukoderma were included. Patients’ age ranging from 10 to 50 years. The minimum leukoderma surface area was 0.5 % whereas the maximum was 3%. Patients were assessmed one year post operatively using Vancouver Scar Scale and Patient Observer Scar Assessment Scale (POSAS).ResultsVancouver scar scale results were; Good pigmentation were obtained in 75% of patients, Hyperpigmentation in 20% of patients and Partial pigmentation was in 5% of patients. For POSAS The overall patient opinion scale was 1 (which denote best skin colour) in 80% of patients, score 2 in 10% of patients, score 3 in 5% of patients, score 4 in 5% of patients.ConclusionMinced skin graft can be used safely for the treatment of post burn leukoderma. It is simple reliable technique that can be easily integrated in our daily practice, no need for special instruments or laboratory preparations, gives a satisfactory result for patients with minimal donor morbidity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».