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Enregistrement W2892630616 · doi:10.1589/jpts.30.1227

Effect of orange polarized light on post burn pediatric scar: a single blind randomized clinical trial

2018· article· en· W2892630616 sur OpenAlexaboutno aff
Nesrein A. Abd Elrashid, Doaa Ahmed Sanad, Noha F. Mahmoud, Hamada A. Hamada, Alshaimaa M. Abdelmoety, Ahmed M. Kenawy

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Therapy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic scarRandomized controlled trialSurgeryConcomitantSignificant differenceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Purpose] This study was carried out to investigate the effect of orange filtered polarized polychromatic light on post burn pediatric scar. [Participants and Methods] Thirty children with post burn scar in wrist and hands participated in this study. They were between 3 to 7 years old, having hypertrophic burn scar ≥2 months post healing, free from concomitant skin disease and keloids. They were randomly assigned into two groups. The control group (A) (n=15) received Scar Standard Management (SSM) protocol and the study group (B) (n=15) received SSM protocol along with 15 min/area polarized light with medical range filter followed by 15 min/area orange filtered polarized light. All children received the study protocol once a day, 3 times/week for one month. Scar assessment was done before and after the study protocol by using Vancouver Scar Scale (VSS). [Results] All participated children were analyzed. Comparison of post treatment results between groups revealed significant improvement of post burn scar for both groups with significant difference in favor to the study group. [Conclusion] Ultimately it was revealed that Orange filtered polarized light has a special and beneficial effect on decreasing post burn pediatric scar.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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