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Enregistrement W2296141627 · doi:10.14730/aaps.2016.22.1.40

The Effectiveness of Ablative Fractional Carbon Dioxide Laser with Autologous Platelet Rich Plasma Combined Resurfacing for Hypertrophic Scar of the Shoulder

2016· article· en· W2296141627 sur OpenAlexaboutno aff
DaWoon Lee, Eun Soo Park, Min Sung Tak, Seung Min Nam

Notice bibliographique

RevueArchives of Aesthetic Plastic Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSoonchunhyang University
Mots-clésMedicineAblative casePlatelet-rich plasmaCarbon dioxide laserScarsSurgeryHypertrophic scarLaserHypertrophic scarsUrologyPlateletInternal medicineLaser surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser treatment for scars has improved over the past three decades.Autologous platelet-rich plasma (PRP) derived from whole blood is immunologically inert and contains a proper ratio of growth factors and cytokines.Here we describe the case of a 29-yearold female patient with a hypertrophic scar on her right shoulder caused by an operation performed in 2012.The patient underwent 11 laser therapy sessions with a fractional carbon dioxide (CO2) ablative laser system (LineXel) and two PRP injections.Her scar was evaluated with the Vancouver Scar Scale (VSS), and the baseline and post-treatment scores were 11 and 3, respectively.After treatment, the dimensions and volume of the scar were diminished, and contour, texture, and pigmentation had also improved compared to baseline.The patient reported less pain, swelling, and pigmentation following PRP combination ablative laser therapy.This case provides further evidence of the potential benefits of PRP as an adjuvant to fractional laser in reducing hypertrophic scars.

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)0,000
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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