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Enregistrement W2021918202 · doi:10.1097/prs.0b013e3181aa0f1c

Role of Laser Therapy in Pediatric Patients

2009· review· en· W2021918202 sur OpenAlexaff
A. Jay Burns, J Alberto Navarro

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLaser therapyLaserTreatment modalityModalitiesLaser treatmentPopulationDye laserSurgeryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Laser applications have revolutionized the treatment of many cutaneous vascular anomalies. Because most of these lesions are congenital, the pediatric population has benefited primarily. In this article, the authors focus primarily on laser treatment options, realizing that this modality is but one part of an overall comprehensive plan of management options for these affected children. METHODS: The literature was reviewed and interjected into the authors' 20 years of experience in the use of lasers in the pediatric population. RESULTS: The use of different therapy modalities, such as the neodymium:yttrium-aluminum-garnet laser, pulsed dye laser, erbium:yttrium-aluminum-garnet laser, and intense pulsed light systems, is discussed. Outcomes, risks, benefits, and treatment protocols vary for each entity and for each laser. The authors' results and those of others are presented. CONCLUSIONS: Lasers play a vital role as an adjunctive therapy or definitive therapy in many of the authors' pediatric patients. Anyone treating such patients should be well aware of lasers as a valuable tool.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 GPT0,314
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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