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Enregistrement W4366431830 · doi:10.34172/jlms.2023.07

Keloid Treatment Using Plasma Exeresis: A Pilot Trial Study

2023· article· en· W4366431830 sur OpenAlexaboutno aff
Shohreh Delavar, Setareh Tehrani, Hournaz Hassanzadeh, Sepideh Tehrani

Notice bibliographique

RevueJournal of lasers in medical sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarsKeloidVascularitySurgeryDermatologyHypertrophic scars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Keloid scars and hypertrophic scars are more commonly seen after surgeries, suture placements, or other skin damages. Scars can be treated using a variety of methods, including topical compounds, surgery, and lasers. The aim of this study is to evaluate the effects of plasma exeresis on the treatment of keloid scars. Methods: This experimental study was conducted on patients with keloid scars, defined as a treatment-resistant subtype of scars with extension beyond the primary skin defect and cauliflower appearance, in different parts of the body. The patients were treated with 2-to-3-session plasma exeresis. Scars were examined based on the Vancouver scar scale (VSS) before and 5 months after the treatment. Results: A total number of 24 scars were enrolled in this study. The number of patients was 16. There was a decrease in the mean thickness of keloids from 2.20 to 0.54 (P=0.000). The mean pigmentation and pliability scores decreased from 1.54 and 2.16 to 0.375 and 0.541, respectively (P=0.001, 000). There was a significant reduction in the keloid scar vascularity score from 1.666 to 0.541 (P=0.000). There was a decrease from 0.708 to 0.00 (P=0.004) in the mean itchiness score. After the intervention, the mean pain score was 0.000, compared to 0.7500 before the intervention (P=0.003). There was a decrease in the total score from 8.958 to 2.000 (P=0.000). Conclusion: The plasma exeresis procedure is effective in destroying small keloid scars. Furthermore, results in less itching and pain, as well as no significant complications or recurrences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non 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

Citations0
Publié2023
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