Clinical efficacy analysis of cosmetic suture technique combined with tension reducer in the treatment of facial skin trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to observe the clinical efficacy of cosmetic suture technique combined with tension reducer in the treatment of facial skin trauma and provide more sequential treatments for facial skin trauma. METHODS: Sixty patients with facial skin trauma who visited our department from January 2023 to January 2024 were selected as the research subjects. Patients who received cosmetic sutures combined with tension reducers were selected as the observed group (n = 30), while patients who received simple cosmetic sutures were selected as the control group (n = 30). Follow-up at 1, 3, and 6 months after surgery to compare the condition of scar formation (using the Vancouver scar rating scale), scar width, and patient satisfaction between the 2 groups. RESULTS: After 1, 3, and 6 months of follow-up, the total score of Vancouver scar rating scale in the observed group was lower than that in the control group (P < .05); The average postoperative scar width in the observed group was (0.72 ± 0.07 mm), which was narrower than that in the control group (1.03 ± 0.12 mm) (P < .05). The satisfaction rate of patients in the observed group was 93.33%, which was higher than 73.33% in the control group (P < .05). CONCLUSION: The combination of cosmetic sutures and tension reducer in the treatment of facial skin trauma can effectively improve the scar condition, narrow the scar width, and greatly improve patient satisfaction. It is worth popularizing in the treatment of facial skin trauma.
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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 | 0,000 | 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 ».