Efficacy of Punch Excision Combined With Superficial X‐Ray for the Treatment of Keloids: A Single‐Center Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Keloid management remains a challenge for clinicians. Recently, punch excision and photoelectric technology have demonstrated promising clinical applications for managing keloids; however, few studies have examined the efficacy and safety of punch excision combined with superficial X‐ray for treating keloids. Objective: To investigate the efficacy and safety of punch excision combined with superficial X‐ray for treating keloid. Methods: In this retrospective study, we analyzed the clinical records of 60 patients with keloid scars who underwent punch excision combined with superficial X‐ray at our hospital, from April 2020 to April 2023. The Vancouver Scar Scale (VSS) and Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS) 2.0 Patient Scale serve as the primary assessment tools to evaluate all patients, both prior to the initial treatment and one year after the completion of therapy. SPSS software was used for statistical analysis to assess keloid improvement. Results: In the 60 patients with keloids, varying degrees of improvement were observed. The VSS and POSAS scores recorded 1 year after treatment were significantly lower than the pretreatment scores ( p < 0.001). No severe adverse reactions were observed during treatment. Conclusion: The combination of punch excision and superficial X‐ray demonstrated a notable therapeutic effect on keloids without evident adverse reactions, offering a safe and effective option for patients with keloids. Trial Registration: Chinese Registry of Clinical Trials: ChiCTR2400094289
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».