Low versus High Fluence Parameters in the Treatment of Facial Laceration Scars with a 1,550 nm Fractional Erbium-Glass Laser
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Early postoperative fractional laser treatment has been used to reduce scarring in many institutions, but the most effective energy parameters have not yet been established. This study sought to determine effective parameters in the treatment of facial laceration scars. Methods. From September 2012 to September 2013, 57 patients were enrolled according to the study. To compare the low and high fluence parameters of 1,550 nm fractional erbium-glass laser treatment, we virtually divided the scar of each individual patient in half, and each half was treated with a high and low fluence setting, respectively. A total of four treatment sessions were performed at one-month intervals and clinical photographs were taken at every visit. Results. Results were assessed using the Vancouver Scar Scale (VSS) and global assessment of the two portions of each individual scar. Final evaluation revealed that the portions treated with high fluence parameter showed greater difference compared to pretreatment VSS scores and global assessment values, indicating favorable cosmetic results. Conclusion. We compared the effects of high fluence and low fluence 1,550 nm fractional erbium-glass laser treatment for facial scarring in the early postoperative period and revealed that the high fluence parameter was more effective for scar management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».