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Enregistrement W3092512076 · doi:10.17116/hirurgia202009151

Multicenter study of the effectiveness of antiscar therapy in patients at different age periods

2020· article· en· W3092512076 sur OpenAlexaboutno aff
Sergey Minaev, Oksana Vladimirova, Igor Kirgizov, M.A. Akselrov, Maxim Razin, A A Ivchenko, Sergey I. Timofeev, Tarakanov Va, Н. К. Барова, А. Н. Обедин, M.V. Zelenskaya

Notice bibliographique

RevuePirogov Russian Journal of Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRating scalePediatricsPhysical therapySurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Was to evaluate the effectiveness of anti-scar treatment with Contractubex gel in children and adults. MATERIAL AND METHODS: A group of researchers based on clinical hospitals and university medical clinics carry out the multicenter study to evaluate the effectiveness of anti-scar treatment with Contractubex gel containing cepalin, allantoin and heparin, with its early appointment in groups of children from 12 to 18 years old and adults from 21 to 35 years old. The study included data from 216 patients. Patients of both age groups were initially divided into two: the main and control ones with an equal distribution according to the type of surgical intervention (hernia repair and appendectomy), age, gender, and anamnestic data. The dynamic observation was carried out using two rating scales - filled out by a doctor (Vancouver scale) and a patient (author's rating scale in the Scar Diary mobile application). RESULTS: <0.05) improvement in the main group (0,2±0,06 points) compared with the control group (0,6±0,17 points). In addition, was noticed the strong commitment to anti-scar treatment in pediatric patients. CONCLUSIONS: The work confirms the undoubted need for anti-scar treatment in the early stages of scar formation after surgical interventions, which accelerates the psychophysical rehabilitation of patients after surgery and improves the quality of life.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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