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Enregistrement W4317797580 · doi:10.1097/dss.0000000000003688

Optimal Timing of Fractional CO2 Laser on Cleft Lip Scars: A Single-Blind Randomized Controlled Cohort Study

2023· article· en· W4317797580 sur OpenAlexaboutno aff
Haoshu Chi, Xinran Zhao, Lingyue Shen, Yiyun Liu, Ming Cai

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarsLaser treatmentVascularitySurgeryRandomized controlled trialCohortCohort studyLaserInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Scar is one of the most common complications for patients with cleft lip. Fractional CO2 laser is an effective method to improve the appearance of scars. However, there are no published articles about the optimal time for applying. OBJECTIVE To determine the optimal time to apply a fractional CO 2 laser for the treatment of postsecondary repair scars in patients with cleft lip. METHODS Forty-two patients with linear scarring after cleft lip repair were recruited from November 2021 to October 2022. A single-blind, randomized, controlled cohort study was conducted to examine the impact of fractional CO 2 laser treatment compared with conventional conservative treatment. Thirty patients started laser treatment at 1 month ( n = 10), 3 months ( n = 10), and 6 months ( n = 10) postoperatively, and 12 patients were in the control group. Each patient was treated with high-energy low-density fractional CO 2 laser treatment 3 times at an interval of 1 month. The Vancouver Scar Scale (VSS) was used for scar evaluation to determine vascularity, pigmentation, pliability, and height. RESULTS The VSS scores decreased significantly after laser treatment ( p < .05), with the most significant improvement in scars in the group that started treatment 1 month after the surgery. CONCLUSION Early postoperative fractional CO 2 laser treatment of cleft lip scars is more effective than later treatment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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