Split‐level folding, step‐type tension‐relieving suture technique, and the evaluation on scar minimization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prevailing tension-reducing suture methods have a spectrum of issues. This study presents a straightforward yet highly efficacious suture technique known as the Split-level Folding, Step-type Tension-relieving Suture technique, which could play a pivotal role in preempting incisional scarring. AIMS: To introduce Split-level Folding, Step-type Tension-relieving Suture technique and assess its effect on scar minimization. METHODS: A retrospective analysis of 64 patients who underwent treatment utilizing the proposed suturing methodology. Assessment parameters included the Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS), the Vancouver Scar Scale (VSS), scar width, complications, and all evaluated at 6- and 12-month postoperatively. RESULTS: At 12-month follow-up, the POSAS and VSS scores in the normal suture group (32.58 ± 5.43, 3.58 ± 1.39) were considerably higher than the step-type suture group (29.75 ± 3.56, p = 0.0007; 2.78 ± 1.17, p = 0.0006). Moreover, the step-type suture group showcased a significantly narrower average incision scar width (1.62 ± 0.36) than the normal suture group (1.87 ± 0.42, p = 0.0004). This novel tension-relieving suture technique that effectively circumvents the occurrence of persistent localized eversion and other complications often associated with traditional tension-relieving sutures. CONCLUSIONS: The Split-level Folding, Step-type Tension-relieving Suture technique emerges as a highly promising option for averting incisional scarring. This suture method works well for incisions on the chest, back, and extremities, resulting in significantly better long-term outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».