MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2013269241 · doi:10.1364/boe.6.000390

Non-invasive evaluation of therapeutic response in keloid scar using diffuse reflectance spectroscopy

2015· article· en· W2013269241 sur OpenAlexaboutno aff
Chao‐Kai Hsu, Shih-Yu Tzeng, Chao‐Chun Yang, Julia Yu-Yun Lee, Lynn L. H. Huang, Wan-Rung Chen, Michael W. Hughes, Yu‐Wen Chen, Yu-Kai Liao, Sheng-Hao Tseng

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cheng Kung University HospitalNational Science Council
Mots-clésKeloidScarsMedicineScattering coefficientDermatologyTherapeutic effectSurgeryOpticsScattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pathogenesis and ideal treatment of keloid are still largely unknown, and it is essential to develop an objective assessment of keloid severity to evaluate the therapeutic response. We previously reported that our diffuse reflectance spectroscopy (DRS) system could assist clinicians in understanding the functional and structural condition of keloid scars. The purpose of this study was to understand clinical applicability of our DRS system on evaluating the scar severity and therapeutic response of keloid. We analyzed 228 spectral data from 71 subjects with keloid scars. The scars were classified into mild (0-3), moderate (4-7) and severe (8-11) according to the Vancouver scar scale. We found that as the severity of the scar increased, collagen concentration and water content increased, and the reduced scattering coefficient at 800 nm and oxygen saturation (SaO2) decreased. Using the DRS system, we found that collagen bundles aligned in a specific direction in keloid scars, but not in normal scars. Water content and SaO2 may be utilized as reliable parameters for evaluating the therapeutic response of keloid. In conclusion, the results obtained here suggest that the DRS has potential as an objective technique with which to evaluate keloid scar severity. In addition, it may be useful as a tool with which to track longitudinal response of scars in response to various therapeutic interventions.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations45
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomedical Optics ExpressMême sujetDermatologic Treatments and ResearchTravaux en français237 207