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Enregistrement W2012687096 · doi:10.1111/j.1524-4725.2012.02451.x

Multimodal Quantitative Analysis of Early Pulsed-Dye Laser Treatment of Scars at a Pediatric Burn Hospital

2012· article· en· W2012687096 sur OpenAlexaboutno aff
J. Kevin Bailey, Shoná A. Burkes, Marty O. Visscher, Jennifer Whitestone, Richard J. Kagan, Kevin P. Yakuboff, Petra Warner, R. Randall Wickett

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVascularityMedicineScarsHypertrophic scarsErythemaSurgeryCompression therapyCompression (physics)Materials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pulsed-dye laser (PDL) is a potential adjunctive therapy for treatment of hyperemic and hypertrophic scars. OBJECTIVE: To compare the effects of early PDL treatment plus compression therapy (CT) with those of CT alone in patients undergoing burn scar reconstruction with split-thickness grafts on an extremity. METHODS: Laser treatments were applied to one half of the graft seam. Standard CT was applied to both halves. Laser treatment was repeated at 6-week intervals until one half reached sufficient clinical improvements. Each half was evaluated just before treatments using quantitative measures of color, scar height, biomechanical properties and clinical features using the Vancouver Scar Scale (VSS). RESULTS: Less quantitative scar erythema and height and greater tissue elasticity were observed after two or three treatments for PDL plus compression than with compression alone. VSS scores showed greater improvement for vascularity, pliability, pigmentation, and height for PDL plus compression than for compression alone. CONCLUSION: PDL treatment in combination with CT appears to reduce scar hyperemia and height and normalize the biomechanical properties of burn-related scars.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations48
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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