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Enregistrement W4293729655 · doi:10.1111/dth.15795

Effect of multifunctional laser photoelectricity platform combined with hydroxychloroquine treatment sensitive facial skin

2022· article· en· W4293729655 sur OpenAlexaff
Hongyan Wang, Zhou Shuo, Xing Fan, Zaixing Wang

Notice bibliographique

RevueDermatologic Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroxychloroquineMedicineMoisturizerDermatologyInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To observe the clinical efficacy of a multifunctional laser photoelectric platform combined with hydroxychloroquine in the treatment of l sensitive facia skin. A total of 226 patients with sensitive facial skin treated from March 2019 to November 2021 were randomly divided into two groups. Both groups were given an external moisturizer (shumin moisturizer) once in the morning and once in the evening as basic skin care treatment for the disease. The control group received hydroxychloroquine sulfate tablets (0.2 g), twice a day; The observation group was treated with multifunctional laser photoelectric platform combined with hydroxychloroquine orally, and the clinical effects of the two groups were compared. The effective rates of the observation group were 48.67%, 73.45%, and 93.80% at the first, second and fourth weekend of treatment, respectively, which were significantly higher than those of the control group (15.93%, 30.97%, and 38.93%, respectively), with statistical significance (p < 0.05). On the basis of skin care with an external moisturizer, using a multifunctional laser photoelectric platform combined with hydroxychloroquine can significantly improve the clinical efficacy of facial sensitive skin, superior to hydroxychloroquine alone, with high safety and worthy of clinical application.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,363
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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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