망상화한 Matriderm과 부분층 피부이식술을 이용한 화상 창상의 치료
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Skin graft is the gold standard surgical treatment in\nburn wound management. But it has functional and aesthetic\nlimitations, such as burn scar contracture, low quality of the\ngrafted skin, unnatural looking skin, loss of skin elasticity, especially\nin extensive deep burn wound which has tendon or\nbone exposed. The authors used MatridermⓇ, a dermal analogue,\nwith split-thickness skin graft simultaneously in burn\nwound and evaluate the effectiveness of MatridermⓇ for\ntreatment of burn wounds, in comparison with the skin graft\nonly.\nMethods: 40 burn patients with skin graft were included in\nthis study. Patients were selected with their consent for inclusion\nin an experimental group and a control group.\nPatients in the experimental group received a meshed\nMatridermⓇ appliance and a split-thickness skin graft, while\nthose in the control group received only a split-thickness skin\ngraft. Time to complete epithelization, rates of skin graft taken\nareas, Vancouver scar scale assessment, skin elasticity\nwas evaluated.\nResults: A better scores of Vancouver scar scale assessment\n(3 points) were observed in the experimental group with\nthe control group (6 points) with statistical significance (P\n＜0.05). A higher elasticity ratio of the affected side to the\nnon-affected side was observed in the experimental group,\ncompared with the control group (P＜0.05), and a similar\ntime to complete epithelization and rates of skin graft taken\nareas were observed in the experimental group when compared\nwith the control group.\nConclusion: Meshed MatridermⓇ enables effective healing and improves functional and aesthetic results in split thickness\nskin graft treatment of burn wounds.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».