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Enregistrement W4386466963 · doi:10.1111/iwj.14314

Comparing intralesional triamcinolone and verapamil‐triamcinolone injections in keloids: A single‐blinded randomised clinical trial

2023· article· en· W4386466963 sur OpenAlexaboutno aff
Zahra Haghani Dogahe, Ramin Hadadi, Mojdeh Esmailzadeh, Mohammadreza Mobayen

Notice bibliographique

RevueInternational Wound Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriamcinolone acetonideMedicineVerapamilKeloidRandomized controlled trialClinical trialAnesthesiaSurgeryInternal medicineCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In this clinical trial, we investigated the efficacy of two treatment methods for keloids resulting from surgical incisions: intralesional triamcinolone injections alone versus in combination with verapamil. MATERIAL AND METHODS: Patients were divided into two groups: one received triamcinolone alone (Group T) and the other received a triamcinolone-verapamil blend (Group VT). Regular treatments were conducted until the keloids were nearly flat or for a maximum of eight sessions. RESULTS: Both groups showed significant improvements, but Group VT saw quicker resolution of skin redness and needed fewer sessions. Though the Vancouver Scar Scale (VSS) scores were generally similar across both groups, Group VT exhibited greater improvements, leading to lower final scores. The VT group also attained normal scar flexibility faster than the T group. CONCLUSION: These findings suggest that the combination of verapamil and triamcinolone provides a more effective treatment for keloids, thereby highlighting the potential of verapamil in scar reduction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeEssai 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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