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Enregistrement W2521296430 · doi:10.1097/01.gox.0000503208.45285.f7

Abstract: The Effectiveness of Early Combined Fractional CO2 and Pulsed Dye LASER Treatment after Scar Revision

2016· article· en· W2521296430 sur OpenAlexaboutno aff
Seung Min Nam, Yong Bae Kim, Eun Soo Park, Young Ho Kim, Jin Young Kim, Yu Gil Park

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarsHyperpigmentationHypopigmentationSurgeryAblative caseAdverse effectLaserDermatologyInternal medicineRadiation therapyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Scars are one of the important complications of the wound healing process that cause physical, psychological and cosmetic effect on the patients. Scar revision and laser treatment have been used over the past century for the improvement of many different types of scars. The purpose of this study is to evaluate the effectiveness of early combined carbon dioxide ablative fractional laser (AFL) and the pulsed dye laser (PDL) after scar revision. MATERIALS AND METHODS: 14 patients underwent scar revision were enrolled for this study. All patients were treated with combined a 10,600 nm AFL and 595 nm PDL. The laser treatments were performed 2 weeks after scar revision surgery, which is the early remodeling phase, at 4 weeks intervals. Four treatments were performed. Vancouver Scar Scale (VSS) scores were evaluated before treatment and 5 months after final laser treatment. RESULTS: Each VSS scores presented statistically significant improvements except height (Fig. 1). There were no adverse complications such as wound disruption, hyperpigmentation and hypopigmentation during the follow up periods. CONCLUSION: This study shows that early combined ablative fractional CO2 and pulse dye laser treatments after scar revision are an effective and safe method to minimize scar formation. DISCLOSURE/FINANCIAL SUPPORT:None of the authors has a financial interest in any of the products, devices, or drugs mentioned in this manuscript.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,591

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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