Evaluation of linear scars revision with and without platelet-rich fibrin and autologous unprocessed bone marrow injection
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There are many modalities of traditional methods of linear scar treatment including derma abrasion,chemical ablation, laser therapy, and use of surgical excision and grafting. However, surgical treatments, with or withoutsupplementary nonsurgical treatments offers a confusing picture of widely variable ‘success’ rates, recurrence rates,patient populations, and follow-up periods.Aim: Our main objective was to improve the results of treatment of linear scars. Also to evaluate of the results of addingplatelet-rich fibrin (PRF) and autologous unprocessed bone marrow in surgically revised linear scars.Patients and Methods: Total study number of 16 patients (nine men, seven women), aged 22–52 years were enrolled inthis study. Six patients had the scar in the abdomen, four patients had the scar in the forearm, three in the leg and threein the neck. Assessment of scar was done including history, clinical examination using Vancouver Scar Scale, patient’and doctor’ scar satisfaction. All patients were treated with scar revision by injecting half of the wound with the aspiratedautologous unprocessed bone marrow and PRF. On follow-up, the patients were photographed at the start of the study(preoperative), weekly for first 2 weeks (postoperative), and monthly for the next 6 months.Results: Adding heparinized autologous unprocessed bone marrow and PRF; may improve the pattern of scar revision.This preliminary work suggests that there were differences in the time of healing, scar appearance (100%) as P value was0.021, pliability, height (62.5%) a P value was (0.009), vascularity and satisfaction (43.8%) between both groups of thestudy.Conclusion: This novel treatment appeared to be safe and effective for scar treatment. To illustrate significant statisticaldifferences, we need a larger sampling and longer follow-up periods.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».