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Enregistrement W4398195158 · doi:10.1089/photob.2023.0184

Reducing Carbon Dioxide Laser-Induced Postinflammatory Hyperpigmentation with Prophylactic Photobiomodulation: A Case Study

2024· article· en· W4398195158 sur OpenAlexaff
Augustin C. Barolet, Daniel Barolet

Notice bibliographique

RevuePhotobiomodulation Photomedicine and Laser Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon dioxide laserDermatologyMedicineHyperpigmentationLaserOpticsLaser surgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective:This study aimed to investigate the effectiveness of prophylactic photobiomodulation (PBM) in reducing postinflammatory hyperpigmentation (PIH) induced by carbon dioxide (CO2) laser resurfacing in a patient with periorbital syringomas. Background:PIH is a common condition characterized by abnormal skin pigmentation after an inflammatory process occurring in up to 20–30% of patients undergoing CO2 laser resurfacing. Methods:The patient was treated with PBM using a pulsed home-use device at 630 nm before and after CO2 laser treatment. The patient was asked to treat the right periorbital area before and after the CO2 laser treatment, which was continued once a day for 2 consecutive weeks. Results:At 12 weeks, PIH was significantly reduced on the treated side compared with the contralateral untreated side (leading to persistent erythema at 6 months). Conclusions:This is the first report of prophylactic treatment of CO2 laser-induced dyschromia using PBM.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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