Autologous micro-fat Injection in the treatment of post-traumatic atrophic scars
Notice bibliographique
Résumé
Backround - Autologous fat joining has been presented as the treatment of atrophic scars and form deformation. It not just further develops form and to fill areas of lacks brought about by injury, profound consumes or medical procedure, yet progressively there has been an emphasis on its capacity to recover and redesign encompassing tissues Aim - to evaluate the efficacy and safety of microfat injection in post-traumatic atrophic scars using two objective methods Vancouver scar scale and patient oserver as a scar assessment scale. Patients and Methods - Thirty eight patients with atrophic posttraumatic scars with mean age 23.39 presenting to Dermatology outpatient clinic, Alazhar university hospital (Assuit) to inject microfat after scar subcision as a filling agent for the avoidance of scar redepression. Results - VSS, O-POSAS, and P-POSAS; (from 5.16 ± 1.33 to 4.37 ± 1.24), (from 18.47 ± 2.58 to 16.16 ± 2.14), and (from 15.16 ± 3.02 to 13.47 ± 1.62) respectively P. > 0.001, > 0.001, and 0.009 with significant differences in the two scales pre and post procedure (0.79 ± 0.96), (2.31 ± 3.12), and (1.68 ± 3.40) respectively. Conclusion - Autologous microfat injection is a valuable tool for the treatment of atrophic posttraumatic scars and have better results with a fewer side effects.
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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) | 0,001 | 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 ».