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Enregistrement W2134432744 · doi:10.5812/ircmj.12464

Studying Intense Pulsed Light Method Along With Corticosteroid Injection in Treating Keloid Scars

2014· article· en· W2134432744 sur OpenAlexaboutno aff
Simin Shamsi Meymandi, Azadeh Rezazadeh, Ali Ekhlasi

Notice bibliographique

RevueIranian Red Crescent Medical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKerman University of Medical Sciences
Mots-clésMedicineIntense pulsed lightKeloidHyperpigmentationScarsCorticosteroidLesionDermatologyPopulationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Results of various studies suggest that the hypertrophic and keloid scars are highly prevalent in the general population and are irritating both physically and mentally. OBJECTIVE: Considering the variety of existing therapies, intense pulsed light (IPL) method along with corticosteroid injection was evaluated in treating these scars. MATERIALS AND METHODS: 86 subjects were included in this clinical trial. Eight sessions of therapeutic intervention were done with IPL along with corticosteroid intralesional injection using 450 to 1200 NM filter, Fluence 30-40 J/cm2, pulse duration of 2.1-10 ms and palsed delay 10-40 ms with an interval of three weeks. To specify the recovery consequences and complication rate and to determine features of the lesion, the criteria specified in the study of Eroll and Vancouver scar scale were used. RESULTS: The level of clinical improvement, color improvement and scar height was 89.1%, 88.8% and 89.1% respectively. The incidence of complications (1 telangiectasia case, 7 hyperpigmentation cases and 2 atrophy cases) following treatment with IPL was 11.6%. Moreover, the participants' satisfaction with IPL method was 88.8%. CONCLUSIONS: This study revealed that a combined therapy (intralesional corticosteroid injection + IPL) increases the recovery level of hypertrophic and keloid scars. It was also demonstrated that this method had no significant side effect and patients were highly satisfied with this method.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,303 · 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'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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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