Safety and Efficacy of Hairy Scalp Donors in Thick Split-Thickness Skin Grafting: Complications and Outcomes of Grafts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have evaluated thin and thick split-thickness scalp skin grafts (STSG); however, detailed outcomes of thick grafts have not been well defined. This study aimed to evaluate the safety, complications, and outcomes associated with thick STSGs harvested from the hairy scalp. METHODS: This retrospective study included 102 Korean patients who underwent thick STSGs from the hairy scalp using a dermatome depth setting of 0.4 mm (16 mils=0.016 inches). Preoperative scalp thickness was measured using ultrasonography. Graft thickness was evaluated histometrically at its thickest portion and compared with the dermatome depth setting. Outcomes and complications were assessed for both donor and recipient sites. RESULTS: The cohort included 71 males and 31 females [mean age: 33.3 y (±23.8; range 0.8-78)]. The mean ultrasound-measured scalp thickness was 67.4 mils (±16.8; range: 32-106). The mean dermatome setting was 21.5 mils (±4.5; range: 16-32), and the mean histometric graft thickness was 26.7 mils (±6.9; range: 11-50). Donor site healing averaged 9.7 days (±2.0; range: 6-15). Complications at the recipient site included hypertrophic scarring (n=9), partial graft loss (n=8), contracture (n=7), dyschromia (n=6), and hair transfer (n=6). Vancouver Scar Scale (VSS) scores improved substantially in representative cases, demonstrating favorable aesthetic and functional improvements. CONCLUSIONS: All donor sites achieved successful regenerative healing. Thick scalp grafts demonstrated reduced contracture and superior color matching. These findings support the use of the hairy scalp as a safe and effective donor site for thick STSGs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».