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Enregistrement W2521155058 · doi:10.1097/dss.0000000000000873

Therapeutic Efficacy of Intralesional Steroid With Carbon Dioxide Laser Versus With Cryotherapy in Treatment of Keloids: A Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2521155058 sur OpenAlexaboutno aff
Biswanath Behera, Rashmi Kumari, Devinder Mohan Thappa, Malathi Munisamy

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryotherapyMedicineCarbon dioxide laserRandomized controlled trialTriamcinolone acetonideTherapeutic effectSurgeryLaser surgeryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Keloids are difficult to treat due to their poor response and high recurrence rate. OBJECTIVE: We conducted a randomized controlled trial to compare the therapeutic efficacy of intralesional triamcinolone acetonide (ILTA) in combination with carbon dioxide laser (Group 1) versus in combination with cryotherapy (Group 2) in the treatment of keloids. MATERIALS AND METHODS: Sixty patients with 101 keloids were randomized into 2 groups. On Day 1, keloids were ablated using either CO2 laser or cryotherapy followed by injection of ILTA at baseline and at 4 weeks interval for 3 months. Patients were followed up for 12 months to assess for therapeutic response and side effects. RESULTS: Successful therapeutic response (>50% improvement) between the 2 groups (CO2 vs cryotherapy) were assessed in terms of reduction in thickness, reduction in volume, patient's self-assessment, observer's assessment, and Vancouver Scar Scale score at the end of 6 months and 12 months (55.55% vs 70.37%; 61.1% vs 77.8%; 75% vs 77.78%; 61.12% vs 85.18%; 52.78% vs 62.96% respectively). The difference in therapeutic response between the 2 groups was not statistically significant at the end of 12 months. CONCLUSION: Both CO2 laser and cryotherapy in combination with ILTA were found to be equally effective in the treatment of keloids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations36
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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