Nanofat Grafting in Burn Scar Rejuvenation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Burn scars often result in significant cosmetic and functional impairment, with current therapies offering limited efficacy and frequent complications. Nanofat grafting, enriched with adipose-derived stem cells, has emerged as a promising regenerative treatment to improve scar quality. Objective: To evaluate the clinical efficacy of autologous nanofat grafting in the rejuvenation of post-burn scars. Patients and Methods: This prospective case series included 20 patients with disfiguring burn scars treated at Mansoura University Hospital between April 2024 and April 2025. Patients underwent intradermal and subdermal nanofat injections, followed by clinical evaluation at baseline and three months post-treatment using the Vancouver Scar Scale (VSS). Statistical analysis was performed using SPSS version 22. Results: The mean VSS total score significantly improved from 8.90 ± 1.83 preoperatively to 6.60 ± 1.69 postoperatively (mean difference: 2.30 ± 1.26; p=0.001), representing a 25.8% reduction. Vascularity shifted favorably, with red scars decreasing from 50% to 35% and pink scars increasing from 15% to 55% (p=0.013). Pliability improved markedly, with yielding scars rising from 5% to 40% and firm scars declining from 70% to 30% (p=0.001). No significant correlations were found between scar improvement and patient age, sex, or scar surface area. Conclusion: Autologous nanofat grafting is a safe and effective modality for burn scar rejuvenation, leading to significant improvements in scar vascularity, pliability, and overall appearance. Long-term studies are warranted to confirm the durability of these outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».