Aplicaciones de la dermis artificial para la prevención y tratamiento de cicatrices hipertróficas y contracturas
Bibliographic record
Abstract
intro_obj: En nuestro centro hospitalario fueron ingresados 517 pacientes por quemaduras a lo largo de los últimos 8 años, de los cuales 48 fueron reconstruidos con dermis artificial. Presentamos un grupo de 8 grandes quemados en los que aplicamos Integra® en el periodo agudo y en el periodo de secuelas, con el propósito de tratar o prevenir la formación de cicatrices hipertróficas y contracturas. Evaluamos las siguientes variables: hematoma, infección y pérdida total o parcial de la dermis artificial. Durante el periodo postoperatorio analizamos la pigmentación, vascularización, pliabilidad y altura de la cicatriz con la escala de Vancouver. Medimos el grado de satisfacción de los pacientes empleando una encuesta con puntuación de 0 a 10. Ninguna de las áreas tratadas con dermis artificial presentó cicatrización patológica y no hubo recurrencia en los pacientes con cicatrices hipertróficas. Observamos que en el quemado agudo, las áreas tratadas con dermis artificial desarrollaron mejor calidad de cicatriz que las áreas tratadas únicamente con injertos de piel. Conseguimos una cobertura satisfactoria de las áreas con exposición tendinosa. Consideramos que en pacientes seleccionados, la dermis artificial puede aplicarse en el periodo agudo de la quemadura en zonas especiales para prevenir contracturas y cicatrices hipertróficas; también puede servir como cobertura de estructuras no injertables con defectos menores de 3 cm., en los que normalmente también un colgajo podría servir para solucionar el problema. Durante la fase crónica de la quemadura, la dermis artificial puede ser útil como tratamiento de contracturas y cicatrices hipertróficas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".