Efficacy of erbium yttrium aluminium garnet laser on post-traumatic scars among Indian population – A non-randomized study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The post-trauma scar is a common problem; it can produce physical and psychological difficulties to the patient. The use of ablative and non-ablative lasers based on the fractional approach is emerging as a method to treat scars. However, very limited data are available of the same in patients of South India. In this study, the authors demonstrated the efficacy of ablative fractional resurfacing (AFR) for traumatic scars using a 2940-nm erbium: yttrium-aluminum-garnet (Er: YAG) laser for the treatment of post-traumatic scars in patients of south India. Material and Methods: Seventy-three scars were enrolled in adults of age between 18 and 60 years. Each scar was treated four times at 1-month intervals with a fractional ablative 2940-nm Er: YAG laser using the same parameters. Pre-treatment evaluation before the initiation of the treatment and post-treatment evaluation was performed 1 month after the fourth treatment session of laser. The scar was evaluated using Vancouver scar scale (VSS). Results: All 73 scars completed the study. After ablative fractional laser treatment, all treated portions of the scars showed improvements, as demonstrated by the VSS. Conclusion: This study shows that ablative fractional application of Er: YAG laser treatment of scars reduces scars fairly. The authors suggest that treatment using AFR can be a adjuvant scar management method for improving the quality of life of patients with post-traumatic scars in patients of south India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».