Cicatrización por segunda intención de heridas quirúrgicas y quemaduras
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El proceso de cicatrización de heridas y quemaduras por segunda intención es afectado por infecciones. Pirfenidona (PFD) al 8% combinada con dialil óxido de disulfuro modificado (M-DDO 0.016%), en gel tópico, posee propiedades antiinflamatorias, antisépticas y moduladoras de la reparación tisular.
 Objetivo: Describir los resultados de cicatrización de heridas y quemaduras, tratados con PFD 8% y M-DDO al 0.016%.
 Material y métodos: Estudio retrospectivo descriptivo de 36 casos clínicos (20 quemaduras y 16 heridas), atendidos en 14 hospitales de México, durante cinco años. El porcentaje de cierre de la herida, se definió como cambio porcentual del tamaño de la herida, entre inicio y final.
 Resultados: Los pacientes con heridas tenían edad promedio de 41.3 ± 14.8 años, el 50% de los participantes eran mujeres y el 19% padecían diabetes. El 50% de los participantes con quemaduras fueron mujeres, la mediana de edad fue 11.5 años. El 66.6% de los pacientes presentó curación completa, el 30.5% presentaron una mejoría ?70%. En promedio, en 9 semanas de tratamiento se obtiene cierre de la herida.
 Conclusión: El gel de pirfenidona y M-DDO es una alternativa eficaz y segura para el cierre por segunda intención de heridas y quemaduras.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".