Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Silicone sheet is commonly used for scar management but hard to apply to irregular surfaces or mobile areas, and difficult to conceal. On the contrary, silicone gel is easy to apply and nearly unnoticeable. Therefore, we conducted this study to compare their effectiveness. METHODS: Patients undergoing horizontal cesarean section were included. Surgical wounds were divided into 2 halves. Patients randomly applied silicone sheets and silicone gel on either side of their wounds for 3 months. The wounds were assessed at 1, 3, 6, and 12 months after surgery. We used the Vancouver Scar Scale (VSS) for an objective evaluation and the visual analog scale (VAS) for a subjective evaluation. RESULTS: There was no statistical significance between the silicone sheet and silicone gel groups with respect to VSS score. The silicone sheet group showed a statistically significant higher VAS score for itch at 1 month follow-up (1.18 ± 2.04 vs 0.35 ± 0.85, P = .01). However, the difference was less than 1 on a scale of 10, so it might not be clinically meaningful. CONCLUSION: Silicone sheet group showed statistically significant worse VAS score in terms of itch. However, the difference was too small to be clinically meaningful.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».