MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1577736429 · doi:10.4103/0970-0358.146596

Effect of intense pulsed light on immature burn scars: A clinical study

2014· article· en· W1577736429 sur OpenAlexaboutno aff
Arindam Sarkar, Yatindra Kumar Dewangan, Jayanta Bain, Pritha Rakshit, Krishnanand Dhruw, Sandip Basu, Jayanta Saha, Bijay Kumar Majumdar

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Plastic Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarsVascularityIntense pulsed lightGrading scaleSurgeryDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: As intense pulsed light (IPL) is widely used to treat cutaneous vascular malformations and also used as non-ablative skin rejunuvation to remodel the skin collagen. A study has been undertaken to gauze the effect of IPL on immature burn scars with regard to vascularity, pliability and height. MATERIALS AND METHODS: This study was conducted between June 2013 and May 2014, among patients with immature burn scars that healed conservatively within 2 months. Photographic evidence of appearance of scars and grading and rating was done with Vancouver Scar Scale parameters. Ratings were done for both case and control scar after the completion of four IPL treatment sessions and were compared. RESULTS: Out of the 19 cases, vascularity, pliability and height improved significantly (P < 0.05) in 13, 14 and 11 scars respectively following IPL treatment. CONCLUSIONS: Intense pulsed light was well-tolerated by patients, caused good improvement in terms of vascularity, pliability, and height of immature burn scar.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndian Journal of Plastic SurgeryMême sujetDermatologic Treatments and ResearchTravaux en français237 207