Comparison of the Efficacy of Combined Silver Nitrate Coagulation and Shave Excision With Surgical Excision and Linear Closure in the Treatment of Pyogenic Granuloma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pyogenic granuloma (PG) is a common benign vascular neoplasia. Optimal treatment should have an aesthetically pleasant scar and a low recurrence rate. No treatment method that is fully effective in solving these has been demonstrated. Silver nitrate cauterization is another method for the management of PG lesions. OBJECTIVE: The effects of silver nitrate on the treatment of PG have not been sufficiently investigated and should be investigated with objective data and a controlled study. METHODS: The prospective clinical trial was designed to compare silver nitrate cauterization with surgical excision treatment. Procedure times and procedure costs, comfort and satisfaction scales, recurrences, the Patient and Observer Scar Assessment Score, and the Vancouver Scar Scale were compared to evaluate treatments. RESULTS: Silver nitrate treatment had lower procedure times, costs, and better satisfaction and comfort scale scores. The scar assessment scores were better for the silver nitrate treatment. The patients in both groups were successfully treated and no recurrence was seen. CONCLUSION: Silver nitrate cauterization is low-cost, fast, safe, reliable, and effective with good aesthetic results for the treatment of PG lesions. This study shows that silver nitrate cauterization is a good alternative to surgical excision in the management of PG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».