Impact of defect size and bone or tendon exposure on outcomes of artificial dermis repair for finger defects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the outcomes of artificial dermis in repairing finger pulp defects of varying sizes, with a focus on how defect size and exposure of bone or tendon influence sensory recovery, scarring, and other clinical results. METHODS: artificial dermis in 30 patients (36 fingers) treated between June 2022 and October 2023. Outcomes included sensory recovery (via Semmes-Weinstein Monofilament [SWM] and two-point discrimination [2-PD]), scarring (Vancouver Scar Scale [VSS)]), pain, and cold intolerance. Linear regressions were used to analyze associations between defect characteristics and recovery. RESULTS: Over a mean follow-up of 15.7 months, 14 patients reported residual numbness, with mean 2-PD of 5.9 mm and SWM of 3.87. All patients developed scars; 20 fingers showed tissue thinning, 14 had nail deformities, and 1 developed a flexion contracture. Larger defects were linked to worse 2-PD and higher VSS scores, and exposure of bone or tendon was associated with poorer sensory recovery. CONCLUSION: Artificial dermis offers reliable coverage for finger pulp defects but shows clear limitations in larger defects and those with bone or tendon exposure, where sensory recovery and aesthetic outcomes are compromised. These findings underscore the need for cautious patient selection and further comparative studies.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».