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Enregistrement W4410249790 · doi:10.1093/jbcr/iraf075

A Pilot Study of Microcolumn Skin Grafting in Full-thickness Burns

2025· article· en· W4410249790 sur OpenAlexaboutno aff
Martin R. Buta, Matthew Supple, Sean Hickey, Jonathan Friedstat, John Schulz, Edward A. Bittner, Joshua Tam, Jeremy Goverman

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedline Industries
Mots-clésMedicineSkin graftingSurgeryTotal body surface areaWound healingThird-Degree BurnBurn woundVisual analogue scaleWound closureBody surface area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This pilot study evaluated the feasibility of treating third-degree, full-thickness burn wounds with both split-thickness skin grafts (STSGs) and micro skin tissue columns (MSTC). Donor sites for both grafting techniques were also assessed. Patients aged ≥18 years with ≤60% TBSA third-degree, full-thickness burns were enrolled. One 2.5 × 2.5 cm2 wound area was treated in each subject, with the remaining portion of the wound used as an internal control. The target wound was treated with MSTCs + STSG while the control site was treated with STSG. Patients were followed for up to 9 months after wound closure. Primary endpoints included re-epithelialization rate, scarring (VSS, Patient and Observer Scar Assessment Scale), and donor site pain (visual analogue scale). Ten patients were enrolled. Overall, MSTC donor sites were less painful, epithelialized faster, and resulted in improved Patient Observer Scar Assessment Scale and Vancouver Scar Scale (VSS) scores than STSG donor sites. For all endpoints, there were no differences in the recipient wounds grafted with or without MSTCs. Intraoperative MSTC grafting is feasible and results in minimal donor site morbidity. This pilot study was unable to demonstrate enhanced wound healing or reduced scar formation when MSTCs were applied simultaneously with STSGs to burn wounds. Larger clinical studies are needed to assess the utility of MSTCs in conjunction with STSGs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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