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Enregistrement W4366998099 · doi:10.21203/rs.3.rs-2832146/v1

Repairment of head soft-tissue defect after electrical injury with free ALTP flap

2023· preprint· en· W4366998099 sur OpenAlexaboutno aff
Xincheng Tang, Jiayu Li, Tianyu Huang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgerySoft tissueForehead

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: To investigate the feasibility and effectiveness of free ALTP flap in the repairment of the large head soft-tissue defect after electric shock injury. Methods: In this study, 25 patients underwent the reconstruction to repair the defect of the head by ALTP, including 18 males and 7 females (mean age:43 years; ranged 20 to 53 years). The etiologies of all patients were electric shock. The location of the defects involved 11 occipitalia,6 tempus,3 forehead and 5 crown, while the dimension of the defects ranged 7*5 to 21*10 cm2(mean 18.5*9.5 cm2). Results: 25 patients were successfully treated by ALTP. Reconstructions were performed at the second stage in all cases, and all flaps survived completely. The donor sites were closed primarily in nearly all cases with an exception of 5 cases, which were covered with skin-grafting. The Pain Score was from 0 to 45 points with an average of 20 points. The score of Vancouver Scar Scale of donor sites was from 2 to 5 points with an average of 3.4 points. All flaps were followed-up for an average of 16 months (ranged from 6 to 24 months). No significant effect on quadriceps muscle strength and knee movement. Most cases showed satisfactory outcomes. Conclusion: The use of free ALTP for the repairment of large head defects after electroshock injury is worthy of clinical promotion and application because of its strong resistance to infection, high repair fit and rapid postoperative recovery.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,355 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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