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Enregistrement W2072233065 · doi:10.12788/j.sder.0117

Picosecond lasers: the next generation of short-pulsed lasers

2014· review· en· W2072233065 sur OpenAlexaff
Joshua R. Freedman, Joely Kaufman, Andrei I. Metelitsa, Jeremy B. Green

Notice bibliographique

RevueSeminars in Cutaneous Medicine and Surgery · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPicosecondLaserContext (archaeology)MedicineNanosecondOptoelectronicsOpticsDermatologyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective photothermolysis, first discussed in the context of targeted microsurgery in 1983, proposed that the optimal parameters for specific thermal damage rely critically on the duration over which energy is delivered to the tissue. At that time, nonspecific thermal damage had been an intrinsic limitation of all commercially available lasers, despite efforts to mitigate this by a variety of compensatory cooling mechanisms. Fifteen years later, experimental picosecond lasers were first reported in the dermatological literature to demonstrate greater efficacy over their nanosecond predecessors in the context of targeted destruction of tattoo ink. Within the last 4 years, more than a decade after those experiments, the first commercially available cutaneous picosecond laser unit became available (Cynosure, Westford, Massachusetts), and several pilot studies have demonstrated its utility in tattoo removal. An experimental picosecond infrared laser has also recently demonstrated a nonthermal tissue ablative capability in soft tissue, bone, and dentin. In this article, we review the published data pertaining to dermatology on picosecond lasers from their initial reports to the present as well as discuss forthcoming technology.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
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

Citations41
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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