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Enregistrement W4389306618 · doi:10.1097/dss.0000000000004041

Assessment of Donor Site Scar Outcomes, Healing Time, and Postoperative Complications Associated With Split Thickness Skin Grafts Harvested From the Hair Bearing Scalp

2023· article· en· W4389306618 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Sarah Bovenberg, Paige E. Williams, Leonard H. Goldberg

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalpMedicineSurgeryWound healingScar tissueHair transplantationDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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