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Enregistrement W4311994917 · doi:10.9734/jammr/2022/v34i234889

Evaluation of the Efficacy and Safety of Autologous Adipose Tissue-Derived Stem Cells in Treatment of Keloids

2022· article· en· W4311994917 sur OpenAlexaboutno aff
Aya Ashraf Fouda, Naeim Mohamed Abd El-Naby, Mohamed Atteya Saad, Tarek Shoukr, Tarek Al-Sayed Amin

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Medicine and Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdipose tissueVascularityStem cellSurgeryKeloidDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The formation of keloids is accompanied by undesirable aesthetic and psychological impacts. Different therapeutic techniques, including local injection, occlusive dressings, surgical excision, and lasers have been examined for keloids. This work objects to evaluate the efficacy and the safety of autologous adipose tissue-derived stem cells (ADSCs) in keloids treatment.
 Methods: This prospective clinical research involved 15 subjects with keloids who were injected with autologous ADSCs three sessions at monthly intervals. Follow up was done for 3 months after treatment and evaluation was done for improvement in Vancouver scar score, patient's opinion and physician's opinion.
 Results: In the studied patients, 8 patients (53.3%) showed good improvement (25 – 49%), 7 patients (46.7%) showed very good improvement (50 – 74%) and none of the patients (0%) showed excellent improvement. Side effects were mild and tolerable and included pain during injection and abdominal discomfort for few days after lipoaspiration.
 Conclusions: Adipose-derived stem cells are effective, safe and are of more value in improving consistency and vascularity 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeAutre devis
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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