Assessment of Treatment Modalities in Patients With Keloids: A Vancouver Scale Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Background: Various treatment modalities are used to treat keloids.However, a comprehensive assessment comparing the effectiveness of these modalities in terms of patient-reported outcomes is warranted.Objective: To assess and compare the effectiveness of various treatment modalities for keloids.Methods: We assessed treatment outcomes in a cohort of 250 patients diagnosed with keloids.The patients were categorized into four treatment groups: triamcinolone acetonide (TA), TA + cryotherapy, TA + pulsed dye laser (PDL), and TA + cryotherapy + PDL.The Vancouver Scar Scale was used to evaluate the keloid severity before and after treatment.Results: Significant differences were noted in the Vancouver Scale scores among the treatment groups (p=0.023).Notably, the TA + cryotherapy + PDL group exhibited the most substantial improvement in the Vancouver Scale scores, whereas the TA + PDL group showed the least difference.Pliability was the most significantly improved in the TA + cryotherapy + PDL group (p=0.039).Male patients experienced a greater reduction in pigmentation scores than female patients (p=0.037).Conclusion: Our findings highlight the effectiveness of combined therapies, particularly TA + cryotherapy + PDL, in improving keloid-related parameters.These results offer valuable insights for clinicians in tailoring keloid treatment strategies and support the implementation of combination therapies for enhanced outcomes.This study underscores the importance of comprehensively assessing treatment modalities for keloid management.Combination therapies such as TA + cryotherapy + PDL irradiation have demonstrated significant promise in improving keloid characteristics.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».