Plasma rico en plaquetas autólogo en la cicatrización de heridas por cirugía electiva, ¿mito o realidad? Estudio prospectivo experimental
Bibliographic record
Abstract
El plasma rico en plaquetas es un producto biológico definido como parte de la fracción plasmática de sangre autóloga con concentración plaquetaria por encima de la línea de base, considerándose como tecnología terapéutica endógena con potencial para estimular y acelerar la cicatrización de los tejidos. OBJETIVO: Evaluar el uso del plasma rico en plaquetas autólogo en la cicatrización de heridas quirúrgicas de pacientes intervenidos por colecistectomía convencional electiva en el Hospital General Nacional “Dr. Ángel Larralde”. METODOS: Estudio cohorte, observacional y analítico, con diseño experimental, prospectivo, de corte longitudinal. Muestra no probabilística, intencional, conformada por pacientes ajustados a criterios de inclusión. Ficha de Recolección de Datos diseñada con las escalas de Vancouver y de Evaluación Objetiva de Paciente y Observador. Los resultados obtenidos se tabularon en una matriz de datos realizada con Microsoft®Excel y, posteriormente, presentados por medio de tablas de distribución de frecuencias y gráficos. Para el análisis e interpretación de los resultados, se recurrió al programa SPSS 26®, de licencia libre. Se utilizó el estadístico Chi Cuadrado. RESULTADOS: Total de 26 pacientes: grupo de estudio con 11 pacientes, grupo control con 15 pacientes. Se calculó valor de p para ambas escalas, resultando ? 0.05 en todas las observaciones. CONCLUSIÓN: Se observó una evolución satisfactoria evidente en los pacientes a los cuales se les aplicó el PRP respecto al grupo control, de manera que apoya la premisa de que el PRP contribuye a una cicatrización rápida, sin complicaciones y de fácil obtención.
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 | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".