Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the efficacy of Kenacort-A on hypertrophic scar by measuring the chroma value of hypertrophic scar before and after Kenacort-A treatments. Methods Thirty-six patients with hypertrophic scar were enrolled in an own controll study. Two masses of scars taken consecutively on the same area of every patient and the masses of scars were divided into therapy group and control group. The scars in the therapy group were administrated with 1% Kenacort-A injection 4 mg/cm2 for 4 times injection with 2 weeks intervals. The scars in the control group received equal doses of lidocaine injection for 4 times with 2 weeks intervals. Chroma values of both groups were determined by Spectrophotometer CM-2600 d before and after treatments at 4 weeks, and Vancouver scar scores were used to synthetically evaluated the scars at the same time. Results All the patients were followed up for 1 to 3 months. Physiological symptoms of itch and aching in therapy group were relieved, hyperaemia of scar tissue were lessened and scar color turned light. The L values increased, the a values and the Vancouver scar scores decreased, which had statistical significance compared with those before treatment (P0.01). In control group, the post-treatment chroma values weren′t statistical significant different from the pre-treatment values (P0.05). There were significant differences between the therapy group and the control groups regarding the changes of every chroma values (P0.01). Conclusion Chroma values of hypertrophic scar tissue changed significantly after Kenacort-A treatments, therefore, Kenacort-A is one of the effective drugs for hypertrophic scar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».