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Enregistrement W4394719855 · doi:10.1111/wrr.13180

In the face and neck, keloid scar distribution is related to skin thickness and stiffness changes associated with movement

2024· article· en· W4394719855 sur OpenAlexaff
Hoyu Cho, Teruyuki Dohi, Hanae Wakai, Whitney L. Quong, Nguyen Doan Tien Linh, Satoshi Usami, Rei Ogawa

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceSuzuken Memorial Foundation
Mots-clésKeloidMedicineAcneScarsStiffnessDermatologyPathologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Keloid scars tend to occur in high-tension sites due to mechanical stimuli that are involved in their development. To date, a detailed analysis of keloid distribution focused specifically on facial and neck areas has not been reported, and limited literature exists as to the related mechanical factors. To rectify this deficiency of knowledge, we first quantified the facial and neck keloid distribution observed clinically in 113 patients. Subsequently, we performed a rigorous investigation into the mechanical factors and their associated changes at these anatomic sites in healthy volunteers without a history of pathologic scarring. The association between keloid-predilection sites and sebaceous gland-dense and acne-prone sites was also examined. To assess skin stretch, thickness and stiffness, VECTRA, ultrasound and indentometer were utilised. Baseline skin stiffness and thickness were measured, as well as the magnitude of change in these values associated with facial expression and postural changes. Within the face and neck, keloids were most common near the mandibular angle (41.3%) and lateral submental (20.0%) regions. These areas of increased keloid incidence were not associated with areas more dense in sebaceous glands, nor linked consistently with acne-susceptible regions. Binomial logistic regression revealed that changes in skin stiffness and thickness related to postural changes significantly predicted keloid distribution. Skin stiffness and thickness changes related to prolonged mechanical forces (postural changes) are most pronounced at sites of high keloid predilection. This finding further elucidates the means by which skin stretch and tension are related to keloid development. As a more detailed analysis of mechanical forces on facial and neck skin, this study evaluates the nuances of multiple skin-mechanical properties, and their changes in a three-dimensional framework. Such factors may be critical to better understanding keloid progression and development in the face and neck.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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