MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2314057472 · doi:10.1097/bcr.0000000000000028

Ablative Fractional Photothermolysis for the Treatment of Hypertrophic Burn Scars in Adult and Pediatric Patients

2014· article· en· W2314057472 sur OpenAlexaboutno aff
Anjay Khandelwal, Miranda Yelvington, Xinyu Tang, Susan Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic scarsScarsHypertrophic scarSurgeryProspective cohort studyRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many patients develop hypertrophic scarring after a burn injury. Numerous treatment modalities have been described and are currently in practice. Photothermolysis or laser therapy has been recently described as an adjunct for management of hypertrophic burn scars. This study is a retrospective chart review of adult and pediatric patients undergoing fractional photothermolysis at a verified burn center examining treatment parameters as well as pre- and post-Vancouver Scar Scale scores. Forty-four patients underwent fractional photothermolysis during the study period of 8 months. Mean pretreatment score was 7.6, and mean posttreatment score was 5.4. The mean decrease in score was 2.2, which was found to be statistically significant. There were no complications. Fractional photothermolysis is a safe and efficacious adjunct therapy for hypertrophic burn scars. Prospective trials would be beneficial to determine optimal therapeutic strategies.

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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,215

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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations54
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Burn Care & ResearchMême sujetDermatologic Treatments and ResearchTravaux en français237 207