Tối ưu hóa các vật liệu tạo hình trong điều trị bỏng và di chứng bỏng tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Huế
Notice bibliographique
Résumé
Đặt vấn đề: Bỏng và di chứng bỏng gây hậu quả nặng nề về chức năng và thẩm mỹ, đòi hỏi các phương pháp tạo hình linh hoạt và hiệu quả. Đối tượng, phương pháp: Nghiên cứu tiến cứu, mô tả trên 35 bệnh nhân (15 bỏng cấp, 20 di chứng bỏng) điều trị tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Huế (3/2023–2/2025). Các kỹ thuật được áp dụng gồm: cắt lọc thay băng, ghép da, vạt tại chỗ, vạt vi phẫu và ghép mỡ tự thân. Kết quả được đánh giá theo tiêu chuẩn lâm sàng, biến chứng hậu phẫu và thang điểm Vancouver Scar Scale (VSS) sau 6 tháng. Kết quả: Bỏng nhiệt chiếm tỷ lệ cao nhất (82,9%), trong đó bỏng nhiệt ướt 51,4%. Vị trí tổn thương thường gặp là chi dưới (34,3%) và chi trên (31,4%). Phương pháp phẫu thuật phổ biến nhất là vạt tại chỗ (40,0%) và vạt vi phẫu (31,4%). Kết quả sớm đạt tốt ở 82,9%, biến chứng nặng hiếm gặp (2,9%). Sau 6 tháng, 91,4% bệnh nhân đạt kết quả tốt, không có trường hợp xấu; điểm VSS trung bình 3,6 ± 1,3. Kết luận: Các kỹ thuật tạo hình, đặc biệt là vạt tại chỗ và vạt vi phẫu, mang lại hiệu quả cao trong điều trị bỏng và di chứng bỏng, giúp phục hồi chức năng và cải thiện thẩm mỹ. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp từng tổn thương có vai trò quyết định trong tối ưu hóa kết quả điều trị và nâng cao chất lượng sống người bệnh.
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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».