Utility of Hyaluronidase in Combination with Triamcinolone Acetonide and 5-Fluorouracil in Treatment of Hypertrophic Scars and Keloids: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Keloids and hypertrophic scars are a commonly encountered problem in dermatology. There are many treatment modalities available with variable efficacy and recurrences. This study highlights the use of hyaluronidase with triamcinolone acetonide (TAC) and 5-fluorouracil (5-FU). Purpose: To assess the utility of hyaluronidase in combination with TAC and 5-FU in treatment of hypertrophic scars and keloids. Methods: In this study a combination of hyaluronidase along with TAC and 5-FU was given in one part and a combination of TAC and 5-FU was given in another half of same hypertrophic scar/keloid keeping 1cm gap in between the two untreated at 4 weekly interval for 24 weeks. Results were assessed by measuring height, volume of lesion and their percentage decrease. Also, pliability, vascularity, pigmentation of lesion and Vancouver scar assessment scale score were assessed. Side effects like ulceration, surrounding skin atrophy and telangiectasias were noted. Results: There was a reduction in all the parameters in both the treatment segments. Faster improvement in height, volume, pliability, vascularity, pigmentation, and Vancouver scar assessment scale score was noted with combination of hyaluronidase, TAC, and 5-FU compared to TAC and 5-FU alone. Side effect profile of ulceration, surrounding skin atrophy and telangiectasias was comparable in both the segments. Conclusion: Combination of hyaluronidase along with TAC and 5-FU offered a better outcome and faster response when compared to combination of TAC and 5-FU.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».