Efficacy of a Silicone-Based Gel Containing Pracaxi Oil (Pentaclethra macroloba) for Treating Post-Surgical Scars
Notice bibliographique
Résumé
Scars are an unavoidable consequence of cutaneous surgery. Healing with an excellent cosmetic outcome is a crucial component to any surgical wound to avoid any negative impact on quality of life. Various products exist which claim to improve post-surgical scar appearance and texture. In this blinded, randomized pilot study, we compared the efficacy of a silicone-based topical gel containing Pracaxi oil (PO Gel; Serica™ Moisturizing Scar Formula; Cynova Laboratories, Houston, TX) against a second silicone-based gel containing Cepalin onion extract (OE Gel; Mederma® Advanced Scar Gel, Merz, North America). The Vancouver Scar Scale (VSS), Physician and Subject Global Assessment of Scar Treatment, and digital photography were used to determine efficacy and superior post-surgical care treatment outcomes. Forty healthy subjects (18-75 years old) with recent surgical scar (1 to 4 months old) were randomized to PO gel or OE gel and asked to apply a topical solution three times daily for 8 weeks. There were six study visits (Baseline and Weeks 2, 4, 8, 12 and 16). The results of this study showed that subjects with post-surgical scars achieved significant improvements at 8 and 12 weeks following application of a product with either Pracaxi oil or onion extract gel, based on mean Vancouver Scar Scale scores. Both products generally improved the individual scar signs and symptoms. Subjects using the onion extract product did not achieve improvement in Pain or Itch at the 8-week evaluation or Pain at the 12-week evaluation.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».