Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Laser test spots are commonly suggested for the assessment of clinical response and adverse effects, but use by laser operators is not well described. OBJECTIVE: To describe the use of laser test spots in the existing published literature regarding methodology (location, treatment parameters) and objective (clinical efficacy, safety, other). MATERIALS AND METHODS: This scoping review was conducted according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews guidelines and included indexed studies performing test spots in human subjects for dermatologic conditions with clinical reassessment at a subsequent visit. RESULTS: Among 5,261 identified publications, 103 studies with 959 test spots were selected for inclusion. Test spots conducted were mostly on lesional skin (89.3%) assessing both clinical response and adverse effects (76.9%). Most test spots used multiple laser parameters with a single wavelength (48.3%). Fluence was most frequently adjusted either alone (30.1%) or in combination with pulse duration or spot size. Other described test spots examined single set of laser parameters, multiple wavelengths with various parameters, or were left unspecified. CONCLUSION: Laser test spot methodology was diverse and performed for dual objectives of efficacy and safety. The authors have compiled clinical considerations to assist laser operators in deciding whether performing a test spot may be beneficial to their patient.
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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 | 0,016 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».