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Enregistrement W4401439423 · doi:10.25270/wnds/23136

Use of Collagen Powder in Secondary Intention Healing After Mohs Surgery or Excisional Surgery: A Retrospective Study

2024· article· en· W4401439423 sur OpenAlexaboutno aff
L. G. Kendall, D. Hurst, John Monahan, Sidney P Smith

Notice bibliographique

RevueWOUNDS A Compendium of Clinical Research and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMohs surgeryRetrospective cohort studySurgeryWound healingGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the usefulness of collagen powder in secondary intention healing in patients undergoing cutaneous surgery. OBJECTIVE: To investigate the clinical outcomes associated with application of collagen powder in cutaneous surgery and patients' perceptions of the procedure. METHODS: A retrospective chart review of 266 patients who underwent Mohs surgery or excisional surgery at a single institution between January 2020 and January 2022, and who had secondary intention healing of wounds assisted by powdered collagen was conducted. Personal interviews were conducted with 63 of those patients (23.7%). Tumor characteristics, estimated healing times, and patient satisfaction were scored. The Vancouver Scar Scale and the Patient and Observer Scar Assessment Scale were used to assess the resulting wound bed. All data underwent statistical analysis. RESULTS: Of 266 granulating wounds with an average defect size of 6.0 cm2, excisional surgery was performed in 143 (54%) and Mohs surgery in 123 (46%). Most procedures (92.1%) were undertaken for nonmelanoma skin cancers. The average healing time was 6.3 weeks. The mean patient score for ease of use and overall impression of collagen application was 8.2 on a scale of 1 to 10, with 10 being most favorable. CONCLUSION: When clinically appropriate, granulation assisted by collagen powder should be considered for augmenting secondary intention healing.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,443
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,114 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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