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Enregistrement W4403991617 · doi:10.1080/14764172.2024.2420990

Pulsed dye laser in jellyfish-induced keloids

2024· article· en· W4403991617 sur OpenAlexaboutno aff
Astrid Herzum, Gianmaria Viglizzo, Lodovica Gariazzo, Carlotta Pastorino, Nadia Casteni, C. Occella

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmetic and Laser Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineJellyfishDermatologyLaserOpticsFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jellyfish stings can cause acute inflammatory skin lesions that may hesitate in keloids. Pulsed dye laser (PDL) represents one of the most effective treatments for newly developed keloids. Aim of this study was to evaluate the efficacy of PDL on newly developed keloids specifically induced by jellyfish stings in pediatric patients.We conducted a retrospective observational study on pediatric patients with newly developed keloids from jellyfish stings, treated in the last two years with 595 nm wavelength PDL with a duration of 0.45–1.5 msec, spot-size 7 mm and fluence 8.5–9.5 J/cm2. PDL therapy was administered for a mean of 7.4 treatment sessions, every 1–3 months. Two expert dermatologists evaluated the vascularity, pigmentation, height, and pliability of keloids, according to the Vancouver Scar Scale (VSS), pre-and-post treatment. A total of 17 patients (7 males, 10 females) were included in the study, mean age of 11 years. Overall, mean pre-treatment global VSS was 11.0 ± 1.50. After treatment, global VSS was 3.88 ± 1.87. At paired t-test, the difference between pre-treatment and post-treatment was highly statistically significant (p < .0001). Commonly, manipulation and therapeutic intervention on jellyfish scars and keloids is feared. The present study supports the use of PDL in keloids secondary to jellyfish stings, though conducted on a limited number of patients.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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