Application of Modified Skin Stretching for Soft Tissue Defect Reconstruction in the Ankle and Foot: A Retrospective Report
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The failure rate of foot and ankle soft tissue defect reconstruction with flap is relatively high, often posing a significant burden on patients. The aim of this study is to explore the effectiveness of repeated stretch sutures in repairing skin and soft tissue defects of the ankle and foot. METHODS: Twenty-three patients with ankle and foot skin and soft tissue defects were retrospectively analyzed between February 2016 and February 2019. Sutures were repeatedly stretched every 3-5 days. Local skin grafting was performed if necessary after wound surfaces disappeared or exposed tendons and bones were covered by soft tissue. Wound healing time, postoperative healing area, Vancouver Scar Assessment Scale, sensation, and function of the new skin were evaluated. RESULTS: Healing time was 17-35 (24.43 ± 5.29) days. Ten patients wholly healed, and 13 healed by approximately 70.08% ± 6.59%. The Vancouver Scar Assessment Scale average score was 2.83 ± 1.19 points, of which 15 cases were excellent (0-3 points) and 8 cases were good (4-7 points). The sensation and function of the new skin after repair were equivalent to those of normal skin after the last follow-up. CONCLUSIONS: Applying repeated tension sutures on the skin and soft defects of the ankle and foot reduced the skin graft area and decreased complex high-risk surgical flaps' use and transplantation 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».