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Enregistrement W3046346838 · doi:10.1097/dss.0000000000002650

Fractionally Ablative Er:YAG Laser Resurfacing for Thermal Burn Scars: a Split-Scar, Controlled, Prospective Cohort Study

2020· article· en· W3046346838 sur OpenAlexaboutno aff
William H. Sipprell, Derek E. Bell, Sherrif F. Ibrahim

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarsAblative caseTolerabilitySurgeryProspective cohort studyVisual analogue scaleDermatologyAdverse effectInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thermal burn scars can have catastrophic impact on the quality of life and personal image, and over time can lead to profound physical and psychological debilitation. There are no established treatments to significantly improve burn scars. OBJECTIVE: To demonstrate the safety, efficacy, and tolerability of fractionally ablative Er:YAG resurfacing of mature burn scars. METHODS: Sixteen subjects were enrolled and received 3 treatments of fractionally ablative Er:YAG resurfacing at monthly intervals. Twelve completed the study. Scars were scored with the Vancouver Scar Scale (VSS) by the patient and physician before and after treatment. Blinded photographic analysis (Visual Analog Scale [VAS]) and blinded histologic analysis of tissue before and after treatment was also performed. RESULTS: Significant Improvement in VSS scores were seen in all 12 patients, reported by patients and the evaluating physician alike. Photographic analysis demonstrated subjective improvement in all 12 patients. Histologically, there was significant improvement in collagen architecture and the number of vessels per high-power field. The treatments were tolerated well by patients, and 1 superficial skin infection occurred. CONCLUSION: Fractionally ablative Er:YAG laser resurfacing is a safe and effective modality in the treatment of thermal burn scars with subjective and objective improvement as seen from the patient and physician.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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