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Enregistrement W4309213711 · doi:10.3390/jcm11226743

Clinical Utility of the Portable Pressure-Measuring Device for Compression Garment Pressure Measurement on Hypertrophic Scars by Burn Injury during Compression Therapy

2022· article· en· W4309213711 sur OpenAlexaboutno aff
So Young Joo, Yoon Soo Cho, Ji Won Yoo, Yi Hyun Kim, Rachael Sabangan, Seung Yeol Lee, Cheong Hoon Seo

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésMedicineHypertrophic scarScarsCompression (physics)Compression therapyErythemaBurn injuryHypertrophic scarsSurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compression therapy for burn scars can accelerate scar maturation and improve clinical symptoms (pruritus and pain). This study objectively verified the effect of pressure garment therapy in maintaining a therapeutic pressure range for hypertrophic scars. Sixty-five participants (aged 20~70 years) with partial- or full-thickness burns, Vancouver scar scale score of ≥4, and a hypertrophic scar of ≥4 cm × 4 cm were enrolled. Compression pressure was measured weekly using a portable pressure-monitoring device to regulate this pressure at 15~25 mmHg for 2 months. In the control group, the compression garment use duration and all other burn rehabilitation measures were identical except for compression monitoring. No significant difference was noted in the initial evaluations between the two groups (p > 0.05). The improvements in the amount of change in scar thickness (p = 0.03), erythema (p = 0.03), and sebum (p = 0.02) were significantly more in the pressure monitoring group than in the control group. No significant differences were noted in melanin levels, trans-epidermal water loss, or changes measured using the Cutometer® between the two groups. The efficacy of compression garment therapy for burn-related hypertrophic scars can be improved using a pressure-monitoring device to maintain the therapeutic range.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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