Nanofat injection for the treatment of abnormal scar compared with triamcinolone acetonide
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Hypertrophic and keloid scars arise from abnormal healing processes in fibrous tissue where tissue repair and regeneration control mechanisms do not work well. The standard treatment is an intralesional steroid injection with triamcinolone acetonide (TA). This method is effective, but there are some side effects include hypopigmentation and tissue atrophy. The nanofat method has been applied to various skin conditions with fewer side effects. Therefore, the use of nanofat with its regenerative properties can be expected to yield better results. This study aims to compare the decrease in modified Vancouver Scar Scale (VSS) score after nanofat administration and TA in abnormal scars. Methods: This is an experimental study with a pre- and posttest control group design. Twenty participants with abnormal scars from the Outpatient clinic of Dr. Soetomo General Academic Hospital, Surabaya, Indonesia, were recruited. Nanofat and TA were applied once. The evaluation of modified VSS was conducted twice (pre- and posttest 8 weeks after therapy). Results: There was a significant decrease in the modified VSS pretest score compared to posttest after nanofat therapy (P = 0.004). There was a significant decrease in the modified VSS pretest score compared to posttest after (P TA therapy = 0.004). There was no significant difference in VSS score between treatment with nanofat compared to TA in patients with abnormal scars. Conclusion: There was a significant decrease in the modified VSS score after nanofat and TA therapy. Nanofat has the same effectiveness as TA for abnormal scar therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».