Assessment of Donor Site Scar Outcomes, Healing Time, and Postoperative Complications Associated With Split Thickness Skin Grafts Harvested From the Hair Bearing Scalp
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The hair-bearing scalp is an underused donor site for split-thickness skin grafts (STSG). OBJECTIVE: Evaluating the donor site scar outcomes, healing times, and complications associated with STSG harvested from the hair-bearing scalp. MATERIALS AND METHODS: During this prospective observational study, donor site healing was assessed on postoperative Days 8 and 30. Donor site scar outcomes were quantified at 1 month using the Vancouver Scar Scale. All postoperative complications were collected during the 30-day follow-up window. RESULTS: 80% of donor sites was fully healed at 1-week follow-up. Vancouver Scar Scale score at the donor site was 0.26 at 1-month follow-up. All patients experienced full hair regrowth. Maximum pain scores were reported on the night of surgery (Vancouver Scar Scale 1.8), with quick resolution in days to follow. No major complications were reported. All STSG obtained from the scalp had full take and good texture and color match with the recipient site. CONCLUSION: The hair-bearing scalp is an excellent donor site for split-thickness skin graft harvesting.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».