Limited debridement combined with ReCell® Techniques for deep second-degree burns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this article is to introduce a method that combines limited debridement and ReCell® autologous cell regeneration techniques for the treatment of deep second-degree burn wounds. METHOD: A total of 20 patients suffered with deep second-degree burns less than 10% of total body surface area (TBSA) who were admitted to our department, from June 2019 to June 2021, participated in this study. These patients first underwent limited debridement with an electric/pneumatic dermatome, followed by the ReCell® technique for secondary wounds. Routine treatment was applied to prevent scarring after the wound healed. Clinical outcomes were scored using the Vancouver Scar Scale (VSS). RESULTS: All wounds of the patients healed completely. One patient developed an infection in the skin graft area and finally recovered by routine dressing changes. The average healing time was 12 days (range: 10-15 days). The new skin in the treated area was soft and matched the colour of the surrounding normal skin and the VSS score ranged from 3~5 for each patient. Of the 20 patients, 19 were very satisfied and 1 was satisfied. CONCLUSIONS: This article reports a useful treatment method that combines electric dermatome-dependent limited debridement and the ReCell® technique for the treatment of deep second-degree burn wounds. It is a feasible and effective strategy that is easy to implement and minimally invasive, and it is associated with a short healing time, mild scar formation and little damage to the donor skin area.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».