Comparisons of the effects of topical anti-scar drugs on post-surgical facial scar formation: a clinical investigation.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Scarring is a common but intricate problem, and topical anti-scarring drugs are the most widely used treatment. However, the wide range of drugs available makes it difficult for doctors and patients to choose from because of the lack of clinical comparisons. Therefore, we conducted an observational study to compare the clinical efficacy of different topical anti-scarring drugs. METHODS: Patients with post-suturing facial scars were enrolled in this study. The questionnaire was designed to record the basic characteristics of the patients. The Vancouver Scar Scale, SCAR scale, and measurements of scar width and thickness were used to evaluate scar quality. Patients who met the inclusion criteria were divided into four groups for comparison: the silicone preparation (SP), onion extract (OE), asiaticoside (AC) groups, and the untreated blank control (BC) group. The overall data were analyzed before they were confined to the zygomatic region. RESULTS: A total of 127 eligible patients were enrolled in this study. The results of the total and zygomatic scars demonstrated that SP, OE, and AC groups resulted in narrower scars and lower scar scale scores. The SP group depicted higher melanin efficacy than the other two groups. The OE group had the best pliability, whereas the AC group had the thinnest scar. CONCLUSIONS: In this study, we acquired expertise with different topical anti-scar agents: SP significantly reduced melanin levels, OE mainly benefited scar pliability, and AC was better at reducing scar thickness. These differences may be more instructive for clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».