Effective keloid management using a combinatorial continuous‐wave and repeat fractionated ablative <scp>CO<sub>2</sub></scp> laser regimen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Keloids are benign proliferative scars that form as a result of dysregulated growth and collagen deposition in response to cutaneous injury. Laser therapies have emerged as promising options for the treatment of keloids, with performance varying by laser type and lesion characteristics. PURPOSE: laser treatment of keloids. METHODS: laser modes. A single session of continuous wave followed by five sessions of fractional delivery. Efficacy was assessed using the Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS) and the Vancouver Scar Scale. The Numeric Rating Scale was used to assess patient satisfaction and pain. RESULTS: Most patients were female (77.3%) with skin type IV (72.7%), age was 24.3 ± 9.3 years, most keloids were located on the earlobe (56.5%) or arm or hand (17.4%), size ranged from 5 to 10 cm, and time since injury ranged from 3 months to 35 years. No serious adverse events were reported. At 6 months, significant improvements from baseline occurred in all characteristics, scar color (4.8 ± 2.8 to 1.9 ± 1.1), rigidity (5.0 ± 2.8 vs. 5.4 ± 2.8), thickness (5.4 ± 2.8 vs. 2.0 ± 1.1), and irregularity (5.9 ± 2.4 vs. 1.9 ± 0.9). The Vancouver scores followed a similar trend. Patient-rated overall improvement from 37 ± 17.6 at baseline to 16.1 ± 8.5 at 6 months, and improvement in associated pain and pruritus. CONCLUSION: Combination of two ablative laser delivery modes within a single laser platform provided for effective and safe keloid management and left patients highly satisfied.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».