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Enregistrement W4392542640 · doi:10.1097/dss.0000000000004151

A Systematic Review on Treatment Outcomes of Striae

2024· review· en· W4392542640 sur OpenAlexaff
Catherine Zhu, Lorena Alexandra Mija, Kaouthar Koulmi, Benjamin Barankin, Ilya Mukovozov

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEDermatologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Striae are fine lines on the body that occur following rapid skin stretching (i.e., following pregnancy, puberty, weight change). The aim of this systematic review was to assess the current literature on treatment outcomes associated with striae. OBJECTIVE: (1) To assess the efficacy and safety of different treatment options reported for striae and (2) to determine the most efficient treatment options for each subtype of striae. METHODS: A systematic search was performed on MEDLINE, Embase, and PubMed with no publication date or language restrictions. All articles with original data and treatment outcomes were included. RESULTS: One hundred fifty-one studies on the treatment of striae met inclusion criteria (83% female, mean age at diagnosis = 30.2), and 4,806 treatment outcomes of striae were described. Energy-based devices were the most reported modality (56%; n = 2,699/4,806), followed by topicals (19%; n = 919/4,806) and combinations (12%; n = 567/4,806). The highest rates of complete response were injection-based devices for striae distensae (7%; n = 12/172), CO 2 lasers for striae alba (4%; n = 12/341), and platelet-rich plasma injections for striae rubra (31%; n = 4/13). CONCLUSION: Treatment options for striae are varied, likely indicating a lack of effective treatments due to the diversity in striae subtypes. Improved outcomes in striae management may be achieved with additional research on factors that predict treatment response.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,004
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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