Can Single Use Negative Pressure Wound Therapy be an alternative method to manage keloid scarring? A preliminary report of a clinical and ultrasound/colour‐power‐doppler study
Notice bibliographique
Résumé
Keloid scarring represents a pathological healing where primary healing phenomenon is deviated from normal. Pico is a single use negative pressure wound therapy system originally introduced to manage open or just closed wounds. Pico dressing is made of silicone, and distributes an 80 mmHg negative pressure across wound bed. Combination of silicon layer and continuous compression could be a valid method to manage keloid scarring. Since November 2011, three patients were enrolled and evaluated before negative pressure treatment, at end of treatment (1 month) and 2 months later, through Vancouver Scar Scale (VSS), Visual Analog Scale (VAS) and a scoring system for itching. Ultrasound (US) and colour-power-doppler (CPD) examination was performed to evaluate thickness and vascularisation of the scar. One patient was discharged from study after 1 week. In last two patients, VSS, VAS and itching significantly improved after 1 month therapy and the results were stable after 2 months without any therapy. At end of therapy, the 'appearance of palisade vessels' disappeared in both cases at CPD exam; US showed a thickness reduction (average 43·8%). We propose a well-tolerated, non invasive treatment to manage keloid scarring. Prospective studies are necessary to investigate whether these preliminary observations are confirmed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».