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Enregistrement W2892714485 · doi:10.4103/jrms.jrms_681_17

Effect of extracorporeal shock wave therapy on improving burn scar in patients with burnt extremities in Isfahan, Iran

2018· article· en· W2892714485 sur OpenAlexaboutno aff
Mahsa Mazaheri, Parisa Taheri, Saeid Khosrawi, MehrdadAdib Parsa, Arghavan Mokhtarian

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Medical Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExtracorporeal shock wave therapyItchingScarsVisual analogue scaleSurgeryExtracorporeal shockwave therapyBurn injuryProspective cohort studyPain scoreAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pathologic scarring is a common problem after burn injury that has functional and esthetic limitations. Conservative and surgical treatments available for these scars are not always satisfactory. Extracorporeal shock wave therapy (ESWT) is a noninvasive modality that has proven positive effects on burn scars and wound healing in few studies. This study was conducted to evaluate the effects of ESWT on improving burn scar in extremities. Materials and Methods: This study was a prospective quasi-experimental on burn patients with burn scar in their extremities that underwent ESWT sessions once a week for 6 weeks. For evaluating pain and itching, visual analog scale (VAS) and for scar appearance, Vancouver Scar Scale (VSS) were used. These scales were measured and compared at the beginning of the treatment, at the end of the treatment, and 1 and 3 months after the end of the intervention. Results: In this study, 17 patients were treated with ESWT with a mean age of 37.94 ± 7.25 years that 47.1% of them were male. The mean of VAS score for pain and itching and VSS score were decreased significantly after the treatment and during follow-ups (All P < 0.001). Conclusion: ESWT can improve the pain, itching, and appearance of the burn scar in human extremities in burn patients.

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)0,007
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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