Multimodal ultrasound assessment for monitoring keloid severity and treatment response
Notice bibliographique
Résumé
The current understanding and a standardized assessment or treatment guidelines for keloids are not fully established, highlighting the need for an objective method to gauge keloid severity and treatment outcomes. This study investigated the clinical utility of multimodal ultrasound, integrating Shear Wave Elastography (SWE) and Angio planewave ultrasensitive imaging (AP), to assess keloid severity and treatment responses in 58 keloids across 31 patients. Keloids were categorized into mild, moderate, and severe based on Vancouver Scar Scale (VSS) scores. The results revealed significant differences in keloid thickness, elasticity parameters, and blood flow levels among severity groups, with the AP technique demonstrated superior sensitivity in detecting keloid microcirculation. Additionally, the study evaluated the therapeutic response to Strontium-90 Yttrium-90 isotope applicator treatment in 28 keloids, categorizing them into 13 good responders and 15 poor responders based on improvements observed in their VSS scores. Good responders demonstrated marked improvements post-treatment, including significant flattening of the keloids, decreased stiffness, and normalization of blood flow levels. In contrast, poor responders exhibited minimal changes in keloid thickness, stiffness, and blood flow signals following treatment. These findings underscore the effectiveness of multimodal ultrasound in evaluating treatment responses in keloid management. In conclusion, multimodal ultrasound, focusing on SWE and AP modalities, offers a promising tool for comprehensive assessment, with potential to enhance keloid evaluation and track treatment responses across varying therapeutic interventions, thereby facilitating optimized clinical management and guiding personalized treatment. The study was successfully registered on ClinicalTrials.gov on 12/09/2023, with the Identifier NCT06034587.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».