Efficacy and Safety of intralesional injection of verapamil in treatment of keloids
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study is to evaluate the efficacy of intralesional verapamil injection in treating keloids. In addition to, assessment of side effects of the therapy. Patients and Methods: A Prospective study (Before& After) conducted for the period one year (April 2020- April 2021) at Tishreen University Hospital in Lattakia- Syria. 30 patients with keloids who received treatment with verapamil were included in the study. Results: The mean age was 22±6.3 years, 66.7% of patients were females. Most common sites of keloids involvement were shoulders (46.7%), and acne vulgaris was the most frequently etiology (40%). A statistically significantly reduction in the means of: Vancouver Scar Scale VSS 4.66±1.9 (day 21 of last treatment) vs. 7.06±1.8 (Day 0), p: 0.0001), height (1.16±0.6 vs. 2.23±0.6, p: 0.001), and pliability (1.33±0.9 vs. 2.60±0.6, p: 0.003), without recurrence of keloids at the day 90 of the last treatments. Burning pain was the most side effect frequently seen (98%).There was no significant relationship between clinical improvement and each of the following: duration of disease and age of the patient (p>0.05). Conclusion: Verapamil has significant therapeutic effects in decreasing the height of the lesion, improving pliability without recurrence of lesions or serious adverse effects, thus, it could be a safe choice in treatment of keloids.
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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) | 0,001 | 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 ».