Surgical Core Excision With Tongue Flap Closure in Combination With Electron Beam Radiotherapy in the Treatment of Ear Keloids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ear keloids are disfiguring disorders resistant to various treatments. OBJECTIVE: The authors aimed to assess the efficacy of surgical treatment of ear keloids in a Chinese population using a tongue flap with electron beam radiotherapy. METHODS: The authors conducted a retrospective analysis of 41 patients treated at the Affiliated Hospital of Nantong University between January 2018 and May 2021. Core excision with a tongue flap was performed, followed by 3 days of electron beam radiotherapy and 3 to 6 months of pressure clip application. The Vancouver Scar Scale (VSS) and the Visual Analog Scale (VAS) were used to assess the results. RESULTS: The mean age of the patients was 28.10 years (9-61 years). Postoperative follow-up ranged from 5 to 32 months (mean:12.07). The patients underwent 3 days of postoperative radiotherapy followed by pressure clips for 2 to 6 months. Thirty-seven patients had no recurrence, whereas 4 had a mild recurrence (<3 mm in height) with redness and itchiness. The VSS and VASscores significantly decreased. (p < .05). CONCLUSION: Excision with a tongue flap and radiotherapy can be used as the primary treatment for ear keloids considering the good outcome and long-term management.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».