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Enregistrement W4410307800 · doi:10.35192/jjoas-n.v19i1.2033

The role of antimetabolite medication compared with traditional technique (cryotherapy) for treatment of verrucae

2025· article· en· W4410307800 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJordan Journal of Applied Science - Natural Science Series · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePowdery Mildew Fungal Diseases
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryotherapyAntimetaboliteMedicineDermatologySurgeryChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Human papillomavirus, or HPV, is the cause of warts, which are benign skin and mucosal proliferations that typically affect the hands and feet. Due to innate immunity, warts in immune-competent individuals are benign and typically go away on their own in a matter of months or years. Fluorouracil, also known as 5-fluorouracil or 5-FU, belongs to the class of chemotherapy drugs used to treat various neoplasms. In addition, topical fluorouracil (5%) is Food and Drug Administration-approved for managing dermatologic conditions such as multiple actinic or solar keratoses and superficial basal cell carcinomas in cases where alternative methods are not feasible. The study aims to compare the effectiveness of intralesional injections of 5-fluorouracil (5-FU) and cryotherapy for the treatment of plantar warts. Methods: 60 patients with many plantar warts (more than three warts) were involved in this randomized clinical research. Patients from dermatological clinic were recruited. Results: When treating palmoplantar warts, intralesional injections of 5-fluorouracil were equally effective as cryotherapy. Conclusion: A 5-FU intralesional injection proved to be effective in treating palmoplantar warts. For palmoplantar warts, cryotherapy is also a successful treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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