The Efficacy and Safety of Ablative Fractional Resurfacing Using a 2,940-Nm Er:YAG Laser for Traumatic Scars in the Early Posttraumatic Period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin injuries, such as lacerations due to trauma, are relatively common, and patients are very concerned about the resulting scars. Recently, the use of ablative and non-ablative lasers based on the fractional approach has been used to treat scars. In this study, the authors demonstrated the efficacy and safety of ablative fractional resurfacing (AFR) for traumatic scars using a 2,940-nm erbium: yttrium-aluminum-garnet (Er:YAG) laser for traumatic scars after primary repair during the early posttraumatic period. METHODS: Twelve patients with fifteen scars were enrolled. All had a history of facial laceration and primary repair by suturing on the day of trauma. Laser therapy was initiated at least 4 weeks after the primary repair. Each patient was treated four times at 1-month intervals with a fractional ablative 2,940-nm Er:YAG laser using the same parameters. Post-treatment evaluations were performed 1 month after the fourth treatment session. RESULTS: All 12 patients completed the study. After ablative fractional laser treatment, all treated portions of the scars showed improvements, as demonstrated by the Vancouver Scar Scale and the overall cosmetic scale as evaluated by 10 independent physicians, 10 independent non-physicians, and the patients themselves. CONCLUSIONS: This study shows that ablative fractional Er:YAG laser treatment of scars reduces scars fairly according to both objective results and patient satisfaction rates. The authors suggest that early scar treatment using AFR can be one adjuvant scar management method for improving the quality of life of patients with traumatic scars.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».