Efficacy of Fractional 2940-nm Erbium:YAG Laser Combined with Platelet-Rich Plasma Versus its Combination with Low-Level Laser Therapy for Scar Revision.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We sought to compare the safety and efficacy of combining fractional 2940-nm Erbium:YAG (Er:YAG) laser with autologous platelet-rich plasma (PRP) versus its combination with low-level laser therapy (LLLT) for enhancing the outcome of postsurgical and post-traumatic scars. Methods: Fourty-five individuals with post-surgical or post-traumatic scars were randomly divided into three groups: Group A received four fractional Er:YAG laser sessions spaced four weeks apart along with eight sessions of intradermal PRP injections spaced two weeks apart; Group B received four fractional Er:YAG laser sessions spaced four weeks apart along with two sessions of light emitting diode (LED) weekly; and Group C received four fractional Er:YAG laser sessions spaced four weeks apart. Treatment efficacy was evaluated using clinical photographs, Vancouver Scar Scale (VSS), patient satisfaction and histopathology. Results: Regarding vascularity following treatment and the total VSS score, there were significant differences between the studied groups, with scoring was the lowest in Group A compared to Group B and C. Patient satisfaction was the highest in Group A compared to Group B and C. Limitations: A limitation of the current study is the short follow-up period. Conclusion: Scar revision therapy using combined fractional Er:YAG laser with either PRP or LLLT were found to be more efficient and superior to fractional Er:YAG laser alone.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».