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Enregistrement W4388739657 · doi:10.58675/2682-339x.2032

Autologous micro-fat Injection in the treatment of post-traumatic atrophic scars

2023· article· en· W4388739657 sur OpenAlexaboutno aff
Mahmoud Makki, Mahmoud Abdelaziz Ismaiel, Waleed Ahmed Mahmoud

Notice bibliographique

RevueAl-Azhar International Medical Journal /Al-Azhar International Medical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarsMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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