Investigating the Efficacy of Layered Moderate Tension Reduction Suturing in Facial Aesthetic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to investigate the efficacy of the layer-by-layer moderate tension reduction suture technique in head and facial aesthetic plastic surgery. METHODS: A retrospective analysis was performed on the clinical data of 80 patients who underwent head and facial cosmetic and plastic surgery in the outpatient department of our hospital from April 2022 to April 2024. Among these, the experimental group received the layer-by-layer moderate tension reduction suture technique, whereas the control group received the traditional suture technique. The incidence of surgical complications, scar width, and scar quality metrics derived from the Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS) and Vancouver Scar Scale (VSS) scores were compared between the two groups. RESULTS: The experimental group had a longer operation time but no complications (0%), compared to the control group's 17.5% complication rate. The χ² test confirmed the experimental group's significantly lower complication rate (P < 0.05). At one, three, six, and 12 months postoperatively, the experimental group had significantly smaller scar widths, lower POSAS scores, and lower VSS scores compared to the control group (all P < 0.05). CONCLUSION: The layer-by-layer moderate tension reduction suture technique demonstrated substantial advantages in head and facial aesthetic plastic surgery. It effectively minimized surgical complications, reduced scar width, and enhanced patients' scar appearance scores, making it highly worthy of clinical promotion.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».