A Single Institution’s Surgical Care Model for Pediatric Burns With ≤10% Body Surface Area Involvement
Notice bibliographique
Résumé
Small burn injuries are extremely prevalent in the pediatric population and continue to pose a challenge for clinicians. Despite their high incidence, a standardized algorithm for treating small burns does not currently exist, and care is often guided by clinical judgement and resource availability. The aim of this study was to explore the utility of a two-stage grafting technique, involving allograft and autograft, for treating small burns (≤10% total body surface area) in pediatric patients. A retrospective review of patients aged 0-18 years who had a small burn and underwent a two-stage grafting procedure between September 1, 2018 and September 1, 2022 was conducted. One hundred and seventy-five patients with 220 wounds met the inclusion criteria for this study. The mean time from presentation to allograft surgery was 11.4 days (SD 5.2) followed by autograft surgery approximately one week later. Most patients were discharged within 24 hours following allograft surgery (87.4%) and autograft surgery (81.1%). Mean autograft take was 97.7% (SD 11.8) with only four patients experiencing significant graft loss requiring subsequent re-grafting. These positive outcomes demonstrate that the two-stage technique can be successfully utilized for treating smaller pediatric burns. Moreover, these findings help to address the significant knowledge gap regarding the optimal approach to treating small burn wounds. Further research is warranted to learn more about aesthetic outcomes following two-stage grafting and determine how it compares to other techniques for treating small burns.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».