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Enregistrement W4365443811 · doi:10.1002/lsm.23662

Treatment of burn hypertrophic scar with fractional ablative laser‐assisted drug delivery can decrease levels of hyperpigmentation

2023· article· en· W4365443811 sur OpenAlexaboutno aff
Sanjana Kurup, Taryn E Travis, Rahma Abd El Shafy, Jeffrey W. Shupp, Bonnie C Carney

Notice bibliographique

RevueLasers in Surgery and Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperpigmentationMedicineAblative caseScarsMelasmaDermatologyHypertrophic scarDepigmentationLaser treatmentSurgeryLaserRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Laser treatments have been used to treat a variety of scar symptoms, including the appearance of scars following burn injury. One such symptom is hyperpigmentation. There are several qualitative and quantitative measures of assessing improvement in hyperpigmentation over time. The Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS) and Vancouver Scar Scale (VSS) are two scales that describe characteristics of scar such as pigmentation level. These scales are limited by their qualitative nature. On the other hand, spectrophotometers provide quantitative measures of pigmentation. Prior studies have reported that laser can change scar pigmentation, but no quantitative values have been reported. The current study examines changes in scar melanin index after CO 2 fractional ablative laser scar revision (FLSR) via noninvasive probe measurement in patients of various Fitzpatrick skin types (FST). Materials and Methods Patients with scars of various sizes and etiologies were treated with FLSR. A database was constructed including 189 patients undergoing laser treatment. From this pool, individuals were selected based on the criteria that they completed at least two laser sessions and had Melanin index measurements for both of these sessions and the pre‐operative visit. This criteria resulted in 63 patients of various FST in the cohort. Melanin index, POSAS‐Observer (O) and ‐Patient (P) pigmentation and color scores and VSS‐pigmentation scores were examined over time. Demographic information (age of patient at time of first treatment, age of scar at time of first treatment, use of laser‐assisted drug delivery (LADD), gender, FST, and Ethnicity) were collected from the medical record. Patients were grouped as “responder” if their Melanin index indicated decreased levels of hyperpigmentation after FLSR treatment in more than half of their total number of visits and “nonresponder” if it did not. Results The majority of patients were responders (41/63). In responder patients, measurements of Melanin index showed significantly improved levels of hyperpigmentation in hypertrophic scars after two FLSR sessions ( p < 0.05). Age of patient, gender, FST, age of scar, ethnicity, or type of drug delivered by LADD did not predict responder grouping. POSAS‐O and ‐P pigmentation/color scores showed improved scores after two FLSR sessions within the responder group. POSAS‐P color scores showed improved scores after two and three FLSR sessions in the nonresponder group. VSS pigmentation scores showed improved scores after three FLSR sessions in the responder group only. Conclusion Based on Melanin index values, FLSR leads to improvements in hyperpigmentation in certain patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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