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Enregistrement W1926017383 · doi:10.1111/j.1524-475x.2008.00414.x

Basic fibroblast growth factor accelerates and improves second‐degree burn wound healing

2008· article· en· W1926017383 sur OpenAlexaboutno aff
Sadanori Akita, Kozo Akino, Toshifumi Imaizumi, Akiyoshi Hirano

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKaken Pharmaceutical
Mots-clésScarsBasic fibroblast growth factorMedicineTransepidermal water lossSecond-Degree BurnWound healingSurgeryInternal medicineBurn woundGrowth factorPathologyStratum corneum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Second-degree burns are sometimes a concern for shortening patient suffering time as well as the therapeutic choice. Thus, adult second-degree burn patients (average 57.8 +/- 13.9 years old), mainly with deep dermal burns, were included. Patients receiving topical basic fibroblast growth factor (bFGF) or no bFGF were compared for clinical scar extent, passive scar hardness and elasticity using a Cutometer, direct scar hardness using a durometer, and moisture analysis of the stratum corneum at 1 year after complete wound healing. There was significantly faster wound healing with bFGF, as early as 2.2 +/- 0.9 days from the burn injury, compared with non-bFGF use (12.0 +/- 2.2 vs. 15.0 +/- 2.7 days, p<0.01). Clinical evaluation of Vancouver scale scores showed significant differences between bFGF-treated and non-bFGF-treated scars (p<0.01). Both maximal scar extension and the ratio of scar retraction to maximal scar extension, elasticity, by Cutometer were significantly greater in bFGF-treated scars than non-bFGF-treated scars (0.23 +/- 0.10 vs. 0.14 +/- 0.06 mm, 0.59 +/- 0.20 vs. 0.49 +/- 0.15 mm: scar extension, scar elasticity, bFGF vs. non-bFGF, p<0.01). The durometer reading was significantly lower in bFGF-treated scars than in non-bFGF-treated scars (16.2 +/- 3.8 vs. 29.3 +/- 5.1, p<0.01). Transepidermal water loss, water content, and corneal thickness were significantly less in bFGF-treated than in non-bFGF-treated scars (p<0.01).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations166
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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