Histological findings correlated with clinical outcomes in telangiectasia treated with ohmic thermolysis and 940 nm laser
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heat modalities are commonly used as either primary or adjunctive treatment for telangiectasia. Minimal information is available as to the nature of injury to the vessel and surrounding tissue. METHOD: A total of 135 patients were treated over a 2-year period using ohmic thermolysis (45), 940 nm laser (50), and 940 nm laser with sclerotherapy (40). After treatment, 1 mm biopsies were done in selected patients in each group. Clinical correlation was studied in each group by observing vessel response at 4-6 weeks postprocedure. RESULTS: Ohmic thermolysis produces electrodessication of the squamous epithelium, reticular dermis, and fusion of the target vessel. 940 nm laser results include squamous epithelial damage, subcutaneous water blister, collagen denaturation, and vessel endothelial cell loss with thrombus at point of maximal impact. The addition of sclerotherapy at time of laser potentiates vessel damage. There was no long-term skin sequelae after treatment when each device is used at recommended settings and on appropriate vessel size. CONCLUSION: Each device causes damage to the squamous epithelium and papillary reticular dermis that is transient. Ohmic thermolysis provides vessel clearance of >90% in telangiectasias <0.5 mm. 940 nm laser effectiveness is <70% for vessel clearance, but improves to >90% when sclerotherapy is performed at time of treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».