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Enregistrement W2130552922 · doi:10.2310/7750.2014.13212

Progression of Surgical Hair Restoration Techniques

2015· review· en· W2130552922 sur OpenAlexaff
Aditya Gupta, Danika C.A. Lyons, Deanne Daigle

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHair follicleHair transplantationScalpScarring alopeciaRegeneration (biology)SurgeryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early surgical hair restoration (SHR) techniques were fraught with limitations. Major advancements and refinements have taken place yielding minimally invasive, relatively scar-free, and natural-looking hair transplantations. OBJECTIVE: Our aim was to review the origins and advancements of SHR and to discuss future directions for the field. METHODS: Searches were performed using: Pubmed, Scopus, and the International Society of Hair Restoration Surgery's Hair Transplant Forum International for articles related to SHR. Reference sections of articles obtained were reviewed. Relevant textbooks obtained were reviewed. RESULTS AND CONCLUSION: SHR techniques originated as macro-level graft transplantations and excision of scalp tissue. They progressed toward micro-level graft transplantations performed with extreme caution and precision. However, all SHR techniques are limited by their reliance on existing donor hair to fill balding areas. Further advancements in hair follicle cell cloning and regeneration of growth may offer a solution to this overarching limitation.

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)0,002
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 enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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