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Enregistrement W3074407552 · doi:10.1093/jbcr/iraa130

Improvement of Burn Scars Treated With Fractional Ablative CO2 Lasers—A Systematic Review and Meta-analysis Using the Vancouver Scar Scale

2020· review· en· W3074407552 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick Mahar, Anneliese Spinks, Heather Cleland, Philip Bekhor, Jill Waibel, Cheng Hean Lo, Greg Goodman

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAblative caseMeta-analysisScarsMEDLINESurgeryInternal medicineRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fractional ablative CO2 laser is being used increasingly to treat burn scars; however, objective measures of outcome success vary widely. This systematic review and meta-analysis extracts and pools available data to assess the outcomes of patients with burn scars treated with fractional ablative CO2 laser. A search of MEDLINE, EMBASE, and the gray literature was performed. The review included studies that reported patients with a confirmed diagnosis of scarring as a result of a burn injury, who were treated with fractional ablative CO2 laser and whose progress was recorded using the Vancouver Scar Scale (VSS). Eight studies were included in the systematic review and meta-analysis. Treatment regimens varied amongst studies, as did patient outcomes. Pooled data revealed an average VSS improvement of 29% across 282 patients following fractional CO2 ablative laser treatment. Although the heterogeneity of treatment regimens across studies limits this systematic review's ability to provide specific treatment recommendations, the overall trend towards improvement of burns scars treated with fractional CO2 laser based on the VSS encourages further exploration of this modality as a therapeutic tool.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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