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Enregistrement W2067188617 · doi:10.1111/j.1468-3083.2010.03593.x

Efficacy and safety of 1064‐nm Q‐switched Nd:YAG laser with low fluence for keloids and hypertrophic scars

2010· article· en· W2067188617 sur OpenAlexaboutno aff
SB Cho, Ju Hee Lee, SH Lee, SJ Lee, Dongsik Bang, Sang Ho Oh

Notice bibliographique

RevueJournal of the European Academy of Dermatology and Venereology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic scarsScarsHypertrophic scarVascularityErythemaLaserDermatologyTreatment modalityLaser treatmentFluenceLesionSurgeryIntense pulsed lightOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several treatment modalities using laser devices have been used for the treatment of keloids and hypertrophic scars with various therapeutic outcomes. OBJECTIVE: The purpose of this study was to describe the efficacy and safety of 1064-nm Q-switched (QS) Nd:YAG laser with low fluence on keloids and hypertrophic scars. METHODS: Keloids and hypertrophic scars located at 21 anatomic sites in 12 Korean patients (10 men and 2 women; mean age 23.8 years, range 21-33) were treated using 1064-nm QS Nd:YAG laser with low fluence at 1-2 week intervals. Treatment settings were 1.8-2.2 J/cm(2), 7-mm spot size and 5-6 passes with appropriate overlapping. RESULTS: Follow-up data collected 3 months after the final treatment revealed decreases in the mean score for the following lesion characteristics: pigmentation from 1.8 to 1.2; vascularity from 1.4 to 1.0; pliability from 3.0 to 2.0 and height from 2.3 to 1.8. The modified Vancouver General Hospital Burn Scar Assessment score decreased from 8.6 to 5.9 (P < 0.0001). Observed side-effects were a mild prickling sensation during treatment, and mild post-treatment erythema, both of which resolved within few hours. CONCLUSION: Our results demonstrate that QS Nd:YAG laser with low fluence may be used for the treatment of keloids and hypertrophic 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations54
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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