Antera 3D camera: A novel method for evaluating the therapeutic efficacy of fractional CO<sub>2</sub> laser for surgical incision scars
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: laser for incision scars. METHODS: A total of 72 patients after incision healing for at least 2 years were included in the series, with scars on neck, thyroid, chest, and limb from September 2013 to September 2016. The image of scar was taken by Antrea 3D camera before the treatment, VSS, and UN4P were also applied for scar evaluation. A total of four sessions at 4-6 intervals were conducted to each patient. After 3 months of last session, a final assessment was carried out by Antera 3D and VSS, UN4P independently. RESULTS: The Antera scores for color after 4 sessions were 8.78 ± 2.11, which were significantly lower than the prior treatment (9.62 ± 1.90, t = 2.51, P < 0.05). The Antera scores for texture after four sessions were 22.80 ± 5.23, which was significantly lower than the prior treatment (30.33 ± 5.41, t = 8.48, P < 0.05). The Antera scores for melanin levels after four sessions were 0.52 ± 0.05, which was significantly lower than the prior treatment (0.54 ± 0.05, t = 2.4, P < 0.05). The Antera scores for hemoglobin levels after four sessions were 1.88 ± 0.50, which was significantly lower than the prior treatment (2.11 ± 0.45, t = 2.90, P < 0.05). The Vancouver Scar scores after four sessions were 7.1 ± 2.0, which showed no statistically significant differences with the prior treatment (7.5 ± 2.4, t = 1.09, P = 0.25 > 0.05). The University of North Carolina "4P" Scar scores after four sessions were 6.6 ± 1.5, which also showed no statistically significant differences with the prior treatment (7.0 ± 1.9, t = 1.40, P = 0.15 > 0.05). CONCLUSIONS: For scar therapeutic evaluation, Antera 3D camera is objective and accurate, and is worthy of wide promotion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».