Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Each year, over 100 million patients are afflicted with new scars from medical procedures worldwide. Natural compounds have shown promise in the treatment of scars and skin disorders. Rosehip oil (RO), produced from the pressed fruit of the rosehip (Rosa canina L.) plant, is used in the pharmaceutical, cosmetic, and food industries. The use of this plant in the treatment of scars has yet to be reviewed. AIMS: This review aims to analyze the current findings on the use of RO in the treatment of postsurgical scars. METHODS: This literature search considered published journal articles (clinical trials or literature reviews). Studies were identified by searching electronic databases (PubMed and MEDLINE) and reference lists of respective articles. Additional articles were identified through Google Scholar. Only articles available in English were included in this review. RESULTS: There is a scarcity of high-quality studies assessing the therapeutic potential of RO. From the two human clinical trials using RO, there is some evidence to suggest its potential as an active ingredient in topical formulations for the treatment of wounds. Topical treatments containing RO extract may reduce the size and erythema of postsurgical scars through the polarization of macrophages and the inhibition of inflammatory cytokines. CONCLUSIONS: Some evidence suggests that RO may improve postsurgical scars. At present, there is insufficient evidence to recommend the use of RO for the treatment of wounds. Further investigation is required to establish its therapeutic effects on human skin and its potential use as an ingredient in topical formulations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».