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Enregistrement W1973766497 · doi:10.1097/prs.0000000000000416

Botulinum Toxin to Improve Results in Cleft Lip Repair

2014· article· en· W1973766497 sur OpenAlexaboutno aff
Chun-Shin Chang, Christopher Glenn Wallace, Yen-Chang Hsiao, Chee‐Jen Chang

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarsMedicineBotulinum toxinVascularityRandomized controlled trialOrbicularis oris muscleVisual analogue scaleSurgeryDentistryAnatomyUpper lip

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Upper lip wounds that lie perpendicular to the relaxed skin tension lines are subjected to repetitive dynamic tension caused by the orbicularis oris muscle and are susceptible to unsatisfactory scarring. METHODS: In this double-blind, randomized, vehicle-controlled, prospective trial, 60 consecutive patients with unilateral cleft lip undergoing primary cheiloplasties between August of 2011 and June of 2012 were randomized to receive botulinum toxin type A or vehicle injections into the subjacent orbicularis oris muscle immediately after wound closure. Scars were assessed after 6 months using the Vancouver Scar Scale, photographic visual analogue scale, and photographic scar width measurements. RESULTS: Fifty-nine patients completed the trial. Measurements of scar widths at two defined points revealed significantly better visual analogue scale scores and narrower scars in the experimental group. However, Vancouver Scar Scale assessments were similar between groups. CONCLUSIONS: Botulinum toxin injections into the subjacent orbicularis oris muscle produced better appearing and narrower cheiloplasty scars, but provided no additional benefits in terms of scar pigmentation, vascularity, pliability, or height. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, II.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations98
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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