Prevention of Hypertrophic Scars and Keloids by the Prophylactic Use of Topical Silicone Gel Sheets Following a Surgical Procedure in an Office Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Topical silicone gel sheeting has been used for more than 20 years to help reduce the size of hypertrophic scars and keloids. Its clinical efficacy and safety is well established. OBJECTIVE To determine whether topical silicone gel sheeting can be used to prevent hypertrophic scars and keloids from forming following dermatologic skin surgery. METHODS Patients undergoing skin surgery were stratified into two groups: those with no history of abnormal scarring (low-risk group) and those with a history of abnormal scarring (high-risk group). Following the procedure, patients within each group were randomized to receive either routine postoperative care or topical silicone gel sheeting (48 hours after surgery). Patients were followed for 6 months. RESULTS In the low-risk group, there were no statistical differences between individuals using routine postoperative care or using topical silicone gel sheets. In the high-risk group, there was a statistical difference (39% versus 71%) between patients who did not develop abnormal scars and used topical silicone gel sheeting and patients who developed abnormal scars after routine postoperative treatment. Those individuals having a scar revision procedure also showed a statistical difference if topical silicone gel sheeting was used following surgery. CONCLUSION Topical silicone gel sheeting, with a 20-year history of satisfaction in dermatology, now appears to be useful in the prevention of hypertrophic scars and keloids in patients undergoing scar revision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».