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Enregistrement W2269192614 · doi:10.1097/bcr.0000000000000383

Prospective Evaluation of Fractional CO2 Laser Treatment of Mature Burn Scars

2016· article· en· W2269192614 sur OpenAlexaboutno aff
Sigrid A Blome-Eberwein, Christina Gogal, Michael J. Weiss, Deborah Boorse, P Pagella

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarsMedicineErythemaSurgeryProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors conducted a prospective study of fractional CO2 laser treatment of mature burn scars, comparing objective and subjective scar measurements evaluating at least one treatment and one control scar on the same patient pre- and post treatments. After institutional review board approval, burn survivors with mature blatant burn scars were invited to enter the study. A series of three fractional CO2 laser treatments was performed in an office setting, using topical anesthetic cream, at 40 to 90 mJ, 100 to 150 spots per cm(2). Subjective and objective measurements of scar physiology and appearance were performed before and at least 1 month after the treatment series on both the treated and the control scar. A total of 80 scars, 48 treatment and 32 control scars, were included in the study. Treatment pain score averaged at 4.7/10 during and at 2.4/10 5 minutes after the treatment. All treated scars showed improvement. Objectively measured thickness, sensation, erythema, and pigmentation improved significantly in the treated scars (P = .001, .001, .004, and .001). Elasticity improved, but without statistical significance. Vancouver scar scale assessments by an independent observer improved from 8 to 6; patient self-reported pain and pruritus remained unchanged in both groups. Fractional CO2 laser treatment is a promising entity in the treatment of burn scars. Our study results show significant differences in objective measurements between the treated scars and the untreated control scars over the same time period. In scar treatment studies, the patient/observer and Vancouver scar scales may not be sensitive enough to detect outcome differences.

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)0,000
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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations74
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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