Comparative study: use of cellular dermal matrix versus full thickness skin autograft in burn hand reconstruction
Bibliographic record
Abstract
La mano es el resultado de millones de años de evolución en el que múltiples sistemas interactúan de forma precisa para permitir la versatilidad de sus movimientos, a lo largo del tiempo, el estudio de la misma se ha centrado sobre todo en su intrincado sistema de músculos, tendones y articulaciones, dejando de lado a la piel que la recubre, un órgano tan importante como los sistemas mencionados. El objetivo de este estudio es determinar los resultados funcionales y estéticos de la mano reconstruida con matriz dérmica acelular en comparación con la reconstrucción con autoinjerto de piel de espesor total después de un año. El presente estudio es de tipo descriptivo, prospectivo. Los sujetos de estudio serán los pacientes sometidos a reconstrucción de dorso de la mano con matriz dérmica acelular o autoinjerto de piel total, en el servicio de cirugía plástica, reconstructiva y de quemados del Hospital Nacional Arzobispo Loayza (Lima, Perú), a los cuales se les aplicará la Escala de Vancouver para cicatrices, que categoriza las diferentes características valorables en una cicatriz, con el fin de cuantificar la estética de esta y el test de Kapandji, el cual está validado para evaluar la movilidad de la mano y de esta manera evaluar el resultado funcional. Los datos obtenidos serán ingresados a una base de datos en Excel 2021 y procesados en el programa SPSS 2024, mediante la prueba T de student. La presente investigación es ética, viable y original, esta permitirá determinar que opción reconstructiva es superior.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".