Is Nanofat the Long-Awaited Treatment for Hypertensive Ischemic Leg Ulcers?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Martorell hypertensive ischemic leg ulcer (HYTILU) is a chronic, hard-to-heal wound linked to hypertension. This study explores nanofat grafting as a regenerative alternative to traditional skin grafting for improved healing and patient outcomes. OBJECTIVE: To explore the efficacy of nanofat grafting in the management of HYTILU and compare it with skin grafting. MATERIALS AND METHODS: This was a retrospective single-center pilot study involving 23 patients with HYTILU treated with adipose-derived stromal cells (adipose-derived stromal cells/nanofat). The primary outcomes were ulcer healing rate, pain reduction, and improvements in quality of life, as measured by SCAR-Q (a scar quality of life questionnaire) and the Vancouver Scar Scale, over a period of 6 months posttreatment. RESULTS: This study revealed a significant decrease in ulcer size from an initial mean of 39.69 cm² to complete healing, with an average healing time of 4.65 months. The mean visual analog scale pain scores significantly decreased from an initial score of 5.87 to 0.39 at 3 months postinjection (P < .0001). Quality of life was significantly improved after treatment, as underscored by higher SCAR-Q scores and lower Vancouver scale scores, indicating better scar quality and minimal adverse effects. CONCLUSION: These study results underscore nanofat grafting as a superior alternative to traditional skin grafting for HYTILU, offering advantages in terms of healing time, pain management, and patient quality of life. Further research is needed to confirm these findings and assess the use of nanofat in the management of other chronic wounds.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».