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Enregistrement W1799062390 · doi:10.1556/maseb.60.2007.2.1

A kóros hegek kezelésének és megelőzésének lehetőségei napjainkbanr

2007· review· hu· W1799062390 sur OpenAlexaboutno aff
O Kelemen, Lajos Kollár

Notice bibliographique

RevueMagyar Sebészet (Hungarian Journal of Surgery) · 2007
Typereview
Languehu
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKeloidDermatologyCryosurgeryRandomized controlled trialScarsSurgeryHypertrophic scars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aetiology of pathologic scarring is unknown today regarding the keloids. The authors have analyzed the literature and own experience retrospectively according to the evidence based treatments and prevention of the hypertrophic and keloid scars. The corticosteroids have been used intralesionally since the beginning of the 1960-ies. It was followed by the pressure garment therapy in order to treat the widespread burns scars in the early 1970-ies. The silicone gel sheeting is being used since the 1980-ies. The basic treatment of keloids changed, radiotherapy was combined with the above mentioned methods because of its high recurrence rate. Newer methods, cryosurgery as well as lasers were used to treat keloids. The number of effective topical agents was increased. The researchers have been looking for other, intralesionally usable medicine and genetic causes for more than ten years. The clinicians have had the standard protocols of the adjunct and alternative methods too. After having the standard and internationally accepted scar assessment system (Vancouver-scar scale and score), the controlled, randomized trials were practicable. The prospective evaluation of the efficacy of different protocols with adequate follow-up became performable. The comparison of different methods is difficult because of the lack of its standard outcome.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,006
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,174 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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