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Enregistrement W3198060764

Study on the Cosmetic Effect of Dot Matrix CO2 Laser Combined with Botulinum Toxin Type A of Facial and Neck Hypertrophic Scar

2020· article· en· W3198060764 sur OpenAlexaboutno aff
Luping Wang

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Aesthetic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic scarBotulinum toxinDermatologySurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

目的:探讨点阵CO2激光联合A型肉毒毒素治疗面颈部增生性瘢痕的美学效果.方法:选取2016年5月-2018年7月笔者医院收治的面颈部增生性瘢痕患者作为研究对象,共116例.采用随机数字表法将其分为对照组(58例)和研究组(58例),其中对照组采用点阵CO2激光进行治疗,治疗2周,研究组采用CO2激光联合A型肉毒毒素进行治疗,治疗10周.比较两组治疗前后的面颈部瘢痕厚度、温哥华瘢痕量表(Vancouver scar scale,VSS)评分、转化生长因子-β1(Transforming growth factor-β1,TGF-β1)水平;对比两组治疗后的视觉模拟评分(Visual analogue score,VAS)、完全上皮化时间以及不良反应发生率.结果:治疗后,两组瘢痕厚度、VSS评分、TGF-β1水平均显著下降,且研究组均低于对照组,差异有统计学意义(P 0.05).结论:点阵CO2激光联合A型肉毒毒素治疗面颈部增生性瘢痕疗效显著,能够明显改善患者瘢痕情况,降低TGF-β1水平,缓解患者疼痛症状.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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