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Enregistrement W4391558348 · doi:10.1159/000536289

CO<sub>2</sub> Laser-Assisted Nail Sampling for Mycological Testing in Onychomycosis

2024· article· en· W4391558348 sur OpenAlexaff
Laura Gnesotto, G Cannata, Giacomina Pavan, Luigi Naldi, Andrea Sechi

Notice bibliographique

RevueSkin Appendage Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNail (fastener)MedicineNail plateNuclear medicineSurgeryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Onychomycosis is the most common nail infection, predominantly caused by Trichophyton spp., and is divided into four main types. Confirmatory testing is crucial, but obtaining an adequate sample may be challenging. We suggest the use of carbon dioxide (CO2) laser for painlessly detaching the nail plate during mycological examination and ensuring a sufficient specimen. Methods: We retrospectively enrolled 25 patients with distolateral onychomycosis, treated according to the following protocol: (1) multiple passes of CO2 laser at 10 W in continuous mode along the proximal border of the affected nail plate; (2) the nail plate was gently cut; (3) the nail bed was curetted; (4) subungual debris and plate fragments were collected for KOH test and culture. Results: The mean visual analog score (VAS) for pain experienced during the procedure was 0.7 (SD: 2.1), indicating that the sampling was relatively painless for the majority of patients. There were no permanent changes observed in the nail unit of any patients during the follow-up visits as a result of using the CO2 laser. Conclusion: We firmly believe that the use of lasers offers numerous advantages, including ease of use, reduced pain perception, and the ability to target the proximal margin of fungal infections where viable hyphae are significantly represented.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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