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Enregistrement W3128851726 · doi:10.31838/srp.2021.3.20

Combined Fractional Erbuim-YAG Laser With Botulinum Toxin-A Versus Botulinum Toxin-A Alone For The Treatment Of Hypertrophic Scars And Keloids

2021· article· en· W3128851726 sur OpenAlexaboutno aff
Seif Allah Mohamed Elfiky, Hisham Shokeir, Mahmoud S. Elbasiouny, Nevien Samy

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews in Pharmacy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAblative caseBotulinum toxinScarsHypertrophic scarLaser treatmentRegimenHypertrophic scarsSurgeryLesionDermatologyTreatment modalityLaserRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The treatment of hypertrophic scars (HTS) and keloids remains a challenge. Not all treatment modalities have been adequately tested. Objectives: We aimed to compare the efficacy between combined fractional Er:YAG with intra-lesional botulinum toxin (Botox) and intra-lesional Botox as a monotherapy for the treatment of HTS and keloids. Patients and methods: Thirty patients with HTS and keloids were treated by intra-lesional injection of Botulinum Toxin Type –A (Botox) as a monotherapy and Botox combined with ablative fractional Er:YAG laser. Each lesion was divided into two parts. The allocation of treatment method was randomly selected. One part was treated with Botox intra-lesionally 5 IU/cm2. The other part was subjected to combined intra-lesional Botox and ablative fractional Er:YAG laser (2,940 nm) sessions (4 sessions every 4 weeks). Evaluation of the treatment outcomes was done by the Vancouver Scar Scale (VSS), clinical imaging, and immuno-histochemical studies. Results: There was a significant decline in VSS after treatment with the combined regimen compared to the sites treated with botox injection only (P

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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