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Enregistrement W4393947975 · doi:10.1111/jocd.16182

Spontaneous resolution of eruptive papules following ablative laser resurfacing—Case report and review of <scp>laser‐associated</scp> eruptive keratoacanthomas

2024· review· en· W4393947975 sur OpenAlexaff
Rahul Nanda, Joel L. Cohen

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmetic Dermatology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeratoacanthomaMedicineDermatologyAblative caseLaserLaser treatmentTreatment modalityLaser therapySurgeryPathologyBasal cellOpticsRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Keratoacanthomas (KAs) following laser treatment are a rare, but well-described entity. AIM: Herein, we describe a case of eruptive keratoacanthoma (KA) following laser resurfacing treatment and aim to better characterize laser-associated KAs. METHODS: A literature search was performed on PubMed reviewing laser-associated KAs including various characteristics: epidemiology, history of skin cancer, location, and number, type of laser, as well as the management and outcome. RESULTS: Fractional ablative was the most common type of laser triggering KAs, and most cases presented within the first month following treatment. The majority of cases of laser-induced KA had a prior history of a malignant or premalignant skin neoplasm. Laser-induced KAs were treated using modalities similar to KAs arising in other contexts. CONCLUSION: Clinicians need to be knowledgeable and prepared to understand, and manage complications following laser treatments, as rare as they may be, including KAs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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