The “Swing-Door” Regrafting of Donor Site: An Alternative Method for Split-Thickness Skin Graft in the Hand
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Skin defects in the hands are common injuries, and autologous skin grafting is the ideal treatment. However, complications can occur at the donor and recipient sites. This study compares the “Swing-door” technique with conventional skin grafting. Methods From August 2019 to February 2023, 19 patients with skin defects of hand underwent the “Swing-door” split-thickness skin graft (STSG) technique. The thin epithelial layer was elevated with proximal part attached. Skin graft was harvested beneath. Donor site was then closed with epithelial flap like a “Swing-door”. The outcomes were evaluated in terms of healing time, scar formation, and pain at the donor and recipient sites. The data were compared with the conventional STSG. Results The “Swing-door” group had lower graft take percentages, but complications did not significantly differ between the two groups. The “Swing-door” technique resulted in better cosmetic outcomes, as evidenced by lower Vancouver Scar Scale scores, faster donor site epithelialization, and reduced pain and discomfort during the early postoperative period, as measured by Visual Analog Scale. Conclusion The “Swing-door” STSG is a useful alternative for treating hand skin defects.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».