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Enregistrement W4285084826 · doi:10.1002/lsm.23579

Relative perfusion index: An objective, quantitative and noninvasive method for evaluating the severity of keloids

2022· article· en· W4285084826 sur OpenAlexaboutno aff
Shuo Li, Mingzi Zhang, Xiao Long, Xiaojun Wang

Notice bibliographique

RevueLasers in Surgery and Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeloidMedicinePerfusionVascular endothelial growth factorHypoxia (environmental)Visual analogue scalePathologyInternal medicineVEGF receptorsSurgeryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Keloids are the result of abnormal wound healing, and they differ from the normal skin of the patient in the level of blood perfusion and the degrees of inflammation, hypoxia, regeneration of vessels, and expression of sensory receptors. However, there is no objective assessment method to accurately characterize the severity of keloids. Objectives The purpose of this study was to evaluate the perfusion levels of keloids and the expression levels of various internal cytokines, including hypoxia‐induced factor‐1α (HIF‐1α), vascular endothelial growth factor (VEGF), interleukin‐17 (IL‐17), HT 2A receptor subtype (5‐HT 2A R), and H1R, in keloids and nonadjacent normal skin and to propose a laser speckle contrast imaging (LSCI)‐based relative perfusion index (RPI), through which keloids can be divided into five grades to objectively characterize their severity. Methods This population‐based cross‐sectional study included 70 untreated keloid patients who each had only one keloid on the chest. LSCI was used to measure the area of each patient's keloid () and the perfusion level of each patient's keloid () and normal skin (). The Vancouver Scar Scale (VSS) and Visual Analog Scale (VAS) for pain and pruritus were also used to assess each keloid. Immunohistochemistry and Western blot were used to detect the expression levels of various internal cytokines in keloids and normal skin. We compared the perfusion and expression levels of intrinsic cytokines between keloids and normal skin. We established the RPI to grade the severity of keloids and applied different methods to test the utility of the RPI. Results The mean perfusion level of keloids was significantly higher than that of normal skin ( p < 0.001). The expression levels of HIF‐1α, VEGF, IL‐17, 5‐HT 2A R, and H1R in keloids were significantly higher than those in normal skin ( p < 0.05). RPI was defined as: The severity of keloids could be divided into five grades based on RPI. The RPI had a higher correlation with the pain‐VAS, pruritus‐VAS, and the expression levels of internal cytokines in keloids than blood perfusion levels and the VSS. T‐SNE (t‐distributed stochastic neighbor embedding) was also used to verify the clinical discriminatory abilities of this RPI model. Conclusions The proposed RPI based on LSCI showed the highest accuracy, unlike the VSS and assessment of perfusion, and can be utilized as a reliable, objective, quantitative, and noninvasive tool to evaluate the severity of keloids.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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