Adding herbal extracts to silicone gel on post-sternotomy scar: a prospective randomised double-blind study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Silicone gel has been shown effective in improving healing post-sternotomy scars. It remains to be determined whether adding herbal extracts to the gel would augment the healing effect. METHOD: and Paper Mulberry) and Group 2: silicone gel. Patients were treated for six months. The postoperative scars were assessed at three and six months by plastic surgeons using the Vancouver Scar Scale (VSS) and the patient assessment scar scale. RESULTS: Each group comprised 23 patients (n=46 in total). The VSS was significantly lower in Group 1 than in Group 2 (p=0.018 and p=0.051, respectively). In Group 1, the four differences from baseline were vascularity scores at three and six months (-0.391, p=0.025; -0.435, p=0.013, respectively), and pigmentation scores at three and six months (-0.391, p=0.019; -0.609, p=0.000, respectively). In Group 2, differences from baseline were the pigmentation and vascularity score at six months (-0.6609, p=0.000; -0.348, p=0.046, respectively). CONCLUSION: Our results suggest, post-sternotomy scars trend to have better vascularity and pigmentation when treated with silicone gel plus herbal extracts.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».