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Enregistrement W3197540194 · doi:10.4103/jewd.jewd_28_21

Clinical and histopathological assessment of botulinum toxin-A injection for treatment of hypertrophic scars and keloids

2021· article· en· W3197540194 sur OpenAlexaboutno aff
Seif–Allah Mohamed Refaat El-Fiky, Hisham Shokeir, Mahmoud S. Elbasiouny, Nevien Samy

Notice bibliographique

RevueJournal of the Egyptian Womenʼs Dermatologic Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic scarsHypertrophic scarBotulinum toxinScarsDermatologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Various treatments for hypertrophic scars (HTS) and keloids are available. Not all treatment modalities have been adequately tested. Recently, it has been shown that botulinum toxin type A (BTX) positively affects wound healing, so it might contribute in treating HTS and keloids. Objective To assess the effect of BTX intralesional injection as a monotherapy for the treatment of HTS and keloids clinically and histopathologically. Patients and methods A total of 30 patients with HTS and keloids were treated by intralesional injection of BTX as a monotherapy. Each lesion was injected with BTX (5 IU/cm 2 once every 4 weeks for four sessions). Immunohistochemical evaluation of the lesions before and after treatment was done. Moreover, Vancouver scar scale and clinical imaging were taken before and after treatment. Results There was a highly significant difference after treatment with BTX intralesional in both the epidermal thickness ( P =0.001) and area% of fibroblast dermis ( P =0.001). Additionally, there was a significant decline in Vancouver scar scale after treatment ( P <0.001). Conclusion BTX injection of HTS and keloids can be considered as a promising effective and well tolerated therapeutic option acting on fibroblast activity of HTS and keloids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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