A pilot study on the use of a non‐crosslinked hyaluronic acid with associated anti‐oxidant ingredients to improve the effectiveness of Nd:YAG laser toning in the treatment of melasma in six patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Melasma is a common skin disorder. Nd:YAG laser toning is a popular treatment for melanin clearance. Treatment efficacy is limited by factors such as presence of reactive oxygen species, DNA damage, TEWL, and skin barrier disruption. AIMS: The purpose of this pilot study is to explore the efficacy of a non-crosslinked hyaluronic acid with anti-oxidant ingredients in mitigating the above-stated factors in the treatment of melasma using Nd:YAG laser toning. METHOD: In this pilot retrospective study of six cases with melasma, Nd:YAG laser toning was performed for each case until improvement of melasma has plateaued (after 4-6 sessions) and at which point treatment was paused. After injecting non-crosslinked hyaluronic acid (9-12 mL) with anti-oxidant ingredients into the face with focus on the lesional skin, further sessions (4-6) of Nd:YAG laser toning was resumed. Before, interim (improvement has plateaued), and after (on completion of the remaining sessions of laser toning after hyaluronic acid injection) photos of the six cases were scored using modified MASI. ANOVA analysis was applied to the scores. RESULTS: All six melasma cases had further improvement in melasma clearance after hyaluronic acid injection beyond the point when improvement has plateaued. ANOVA analysis of before, interim, and after scores showed statistical significance in difference between the three groups. CONCLUSION: This pilot study of six cases suggests that the use of a non-crosslinked hyaluronic acid with anti-oxidants may improve the efficacy of Nd:YAG laser toning in the treatment of melasma.
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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 | 0,001 |
| 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 ».