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Enregistrement W4205504553 · doi:10.1080/14764172.2021.2016844

A prospective study on the treatment of immediate post-operative scar with narrowband intense pulsed light under polarized dermoscopy

2021· article· en· W4205504553 sur OpenAlexaboutno aff
Qianya Su, Fei Wang, Yuanyuan Chai, Fengyuan Wang, Zhengbang Dong, Haijing Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmetic and Laser Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésMedicineScarsVascularitySurgeryIntense pulsed lightProspective cohort studyScar tissueDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(a) To evaluate the efficacy and safety of narrow-band intense-pulsed light (DPL) in immediate post-operative scar. (b) To observe the process of scar formation under dermoscopy in the first 6 months. Nine patients with postoperative scars were enrolled in the randomized, prospective, split-scar study. Patients were treated in one half of the scar with DPL for cosmetic improvement at a wavelength of 500-600 nm and the other half was not treated as control. The laser treatments were initiated 2 weeks after the surgery and were given 3 times over a 4-week period. All patients were followed-up for 3 months from the last treatment. Photographs and dermoscopy digital images were collected each time. (a) Neither DPL or control produce statistically significant improvements in Vancouver Scar Scale. Moreover, comparatively, there was no statistical difference in Vancouver Scar Scale between DPL or control. However, 6 out of 9 patients treated with DPL had reduced scores in vascularity sooner compared with control. (b) Under dermoscopy, redness, and swelling were obvious from 2 weeks after surgery, but were gradually alleviated. The surface of the scar gradually became uneven and rough. DPL might be beneficial in early recovery of immediate post-operative scar.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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