Efficacy and Safety of Autologous Nanofat Injection in the Treatment of Postburn Scars Using Optical Skin Imaging Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burn scars are considered one of the challenging issues that can affect the quality of life by causing aesthetic and functional problems. Injecting nanofat particles, which are considered a source of stem cells, into the dermis and/or subcutis of the burned area is considered a promising procedure for the treatment of scars and the correction of volume shortage and skin renewal. OBJECTIVE: To assess the safety and effectiveness of using autologous nanofat injections to treat burn scars. METHODS: Thirty patients with postburn scars participated in the trial. Each patient received one session of liposuction, which was then converted into nanofat and injected back into the scar tissue. Four months after the session, the evaluation was conducted both objectively using the Antera camera 3D imaging and subjectively using the Vancouver scar scale (VSS). RESULTS: Because there were statistically significant improvements in the treated scars' height, color, vascularity, and pliability, the total VSS scores differed significantly before and after treatment. Furthermore, the Antera 3D imaging revealed a statistically significant variation in the treated scars' indentations, erythema, and pigmentation scores. CONCLUSION: The study findings demonstrated that nanofat is a successful postburn scar treatment option that improves patients' quality of life.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».