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Enregistrement W3214413975 · doi:10.25251/skin.5.6.4

Light and Laser-based Treatments for Hidradenitis Suppurativa: A Systematic Review

2021· review· en· W3214413975 sur OpenAlexaff
Ilya Mukovozov, Sara Mirali, Sofi Khaslavsky, Sunil Kalia

Notice bibliographique

RevueSKIN The Journal of Cutaneous Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensSKiN HealthVancouver General HospitalUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHidradenitis suppurativaMedicineRandomized controlled trialDermatologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hidradenitis suppurativa (HS) is characterized by painful, recurrent lesions occurring mainly in intertriginous areas. The pain, odor, and disfigurement caused by HS significantly impacts quality of life and is challenging to treat. A comprehensive systematic review evaluating the use of light and laser-based treatments for HS is lacking. Methods: We performed a systematic review by searching Cochrane, MEDLINE and Embase. Title, abstract and full text screening, and data abstraction were done in duplicate. Results: Forty studies met the inclusion criteria, representing a total of 821 patients. Included studies were comprised of 5 randomized within-patient controlled trials, 1 randomized controlled trial, and 34 case series. Overall, treatments with the most reported cases were laser surgery, photodynamic therapy (PDT), and laser field treatments which showed a response in 80% (n=344/431), 73% (n=122/167) and 71% (n=84/101) of treated patients respectively. The pooled response rate for psoralen plus ultraviolet A was 69% (n=9/13). Conclusion: Our results suggest that laser surgery using carbon dioxide (CO2) laser or a combination of CO2 and Nd:YAG lasers has a moderate response rate for HS with the most reported cases. Laser for field treatment and PDT also had moderate response rates with a large number of reported cases. However, extrapolation of these results may be limited due to the majority of the studies being case series, lack of standardized outcomes being assessed, and insufficient long term follow up results.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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