Prevention of Thyroidectomy Scars in Asian Adults Using a 532-nm Potassium Titanyl Phosphate Laser
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prediction of whether postoperative wound healing will result in a hypertrophic scar or keloid is difficult. Diverse treatment options have been developed in an effort to prevent excessive scar formation. OBJECTIVE: To evaluate the efficacy and safety of a 532-nm potassium titanyl phosphate (KTP) laser in the prevention of scar formation after total thyroidectomy. MATERIALS AND METHODS: Twenty-eight individuals with Fitzpatrick skin types IV and V and linear surgical suture lines after total thyroidectomy by the same surgeon were enrolled. Twenty participants were treated using a 532-nm KTP laser two times at 2-week intervals. Eight participants were assigned to the control group. The Vancouver Scar Scale (VSS), global assessment score (GAS), and participants' subjective satisfaction were used to determine the effect of scar prevention. These results were compared with those of the control group. RESULTS: The average VSS score was remarkably lower in the KTP laser treatment group. Average GASs indicated better cosmetic outcomes in the treatment group. Participant satisfaction was also higher in the treatment group. No significant side effects were observed during follow-up. CONCLUSION: A 532-nm KTP laser can be used safely and efficiently on Asian skin to reduce scar formation after thyroidectomy. The authors have indicated no significant interest with commercial supporters.
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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 ».