Efecto cicatrizante del N-butil Cianoacrilato vs Acido Poliglicólico en perros (canis lupus familiaris) sometidas a esterilización quirúrgica
Bibliographic record
Abstract
En cirugía veterinaria los métodos tradicionales para la aproximación de los bordes de una herida posterior al proceso quirúrgico de ovario histerectomía, muchas de las veces se asocian a complicaciones como; dolor, hemorragia, hematoma, infección y dehiscencia de la herida. La introducción de adhesivos tisulares sintéticos podría ser una alternativa, por su rápida aplicación, propiedades bacteriológicas, mínimo traumatismo y reacción tisular. La siguiente investigación de tipo observacional, comparativo y descriptivo tuvo como objetivo evaluar el efecto cicatrizante entre el N-butil cianoacrilato (NBC) y el Ácido Poliglicólico (AC) en una población de 40 perros (canis lupus familiaris), sometidas a esterilización quirúrgica de abordaje medial. Para la investigación los pacientes fueron divididos en 2 grupos de 20 hembras cada uno, la técnica de aproximación de piel fue, para el grupo A con adhesivo tisular (NBC) y para el grupo B un cierre subcuticular con biomaterial de sutura (AC). El proceso de cicatrización se valoró apoyado en la escala de Vancouver por medio de una observación directa; los días 0, 3, 6 y 10 post operatorio. La t de Student mostro diferencia estadísticamente significativa (t= 3,093, p=0.004). Por lo tanto, se concluye que la sutura con N-butil Cianoacrilato promueve una cicatrización más eficaz en comparación con el ácido poliglicólico.
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 | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".