Nekrotizan fasiit tedavi yaklaşımları: 5 yıllık tek merkez deneyimi
Bibliographic record
Abstract
Araştırmalar / Researches ÖZET Nekrotizan fasiit tedavi yaklaşımları: 5 yıllık tek merkez deneyimi Amaç: Nekrotizan fasiit tanısı ile tedavi edilen; debridman sonrası topikal negatif basınç (TNB) uygulanan hastalar ve TNB uygulanmayan hastalar değerlendirildi.Gereç ve Yöntem: Nekrotizan fasiit tanısıyla debridman sonrası topikal negatif basınç (TNB) uygulanan hastalar ve TNB uygulanmayan hastalar yaş, cinsiyet, etyoloji, predispozan faktörler, enfeksiyon yerleşim yeri, kültür sonuçları, tedavi yöntemleri ve sonuçlar açısından incelendi.Bulgular: Ocak 2005-Kasım 2010 tarihleri arasında nekrotizan fasiit tanısı ile tedavi edilen 39 hastanın 13'üne topikal negatif basınç (TNB) uygulanırken (Grup A) ve 26 hastaya ıslak gazlı bezle pansuman yapıldı (Grup B).Grup A yaş ortalaması 48.8 (16-77), Grup B yaş ortalaması 51.1 (24-79) idi.En sık karşılaşılan etyolojik faktör Grup A'da 5 olguda (%38.4)ürogenital kaynaklı lezyonlar ve Grup B'de 14 olguda (%53.8)anorektal lezyonlar idi.Her iki grupta en sık görülen predispozan faktör diyabet idi (Grup A'da %61.5 ve Grup B'de %38.4).Yara kültürlerinde A grubunda en sık Pseudomonas aeruginosa (%46.1),B grubunda en sık %57.6 Escherichia coli üredi.Tüm hastalara geniş cerrahi debridman ve antibiyoterapi uygulandı.32 olguda (%82.5)birden fazla debridmana gerek duyuldu.Ortalama debridman sayısı Grup A'da 3.6 ve Grup B'de 2.1 idi.Loop kolostomi açılan altı olgunun dördü grup A'da ve ikisi grup B'de idi.Debridman sonrası açığa çıkan defekt greft ya da lokal fleplerle onarıldı.Toplam mortalite %23 idi.Grupların mortalite oranları sırasıyla %30 ve %19 olarak saptandı.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".