Negative Pressure Wound Therapy: An Adjunct in Reconstructing Large Periocular Defects From Necrotizing Fasciitis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To demonstrate the use of negative pressure wound therapy (NPWT) and other reconstructive techniques in the reconstruction of large tissue defects resulting from periocular necrotizing fasciitis (NF). METHODS: Description of technique with 3 illustrative cases and accompanying photographic montage. RESULTS: Technique : Debridement successfully spared post-septal tissues and the lid margin in all cases. Wounds were left open for several days until progressive infection was ruled out. NPWT was applied using hydrophobic, compressible open-pore polyurethane foam, and high-tensile polyvinyl alcohol foam to bolster the tarsorrhaphized eyelid and prevent exposure. A polyurethane, acrylic adhesive was applied overtop, and continuous vacuum at -75 mm Hg via a NPWT unit was applied for 4 to 14 days. Cases of NF included a 65-year-old woman with metastatic lung cancer, a 59-year-old man with diabetes, and a 57-year-old man with progressive preseptal cellulitis. In all cases, NPWT resulted in impressive macrodeformation and granulation of wounds, facilitating further repair using skin grafts, temporalis and orbicularis muscle flaps, and biodegradable temporizing matrix. Considering the initial extent of these wounds, all patients had excellent functional and aesthetic outcomes at 6 to 9 months, and no ophthalmic complications were observed. CONCLUSIONS: In this series, NPWT was safe and effective in facilitating complex reconstruction of large periocular tissue defects resulting from necrotizing fasciitis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».