NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM LÂM SÀNG, KẾT QUẢ ĐIỀU TRỊ TẠI CHỖ VẢY NẾN MẢNG VÙNG DA ĐẦU BẰNG E-PSORA (PHA, JOJOBA OIL, VITAMIN E) VÀ DẦU GỘI DERMA (PHA, BAICAPIL) TẠI VIỆN NGHIÊN CỨU DA THẨM MỸ QUỐC TẾ FOB® NĂM 2023-2024
Notice bibliographique
Résumé
Đặt vấn đề: Vảy nến mảng vùng da đầu được xem là vị trí khó điều trị trong vảy nến. Trong giai đoạn duy trì bệnh, việc tuân thủ điều trị để giảm tiến triển bệnh là cần thiết. Kem E-PSORA và dầu gội Derma được kết hợp để giải quyết vấn đề này. Mục tiêu nguyên cứu: 1. Mô tả đặc điểm lâm sàng của bệnh vảy nến mảng vùng da đầu; 2. Đánh giá kết quả điều trị tại chỗ vảy nến mảng vùng da đầu bằng kem E-PSORA và dầu gội Derma. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả hàng loạt ca trên 51 bệnh nhân vảy nến mảng vùng da đầu. Kết quả: Ngứa là triệu chứng cơ năng thường gặp nhất trong vảy nến mảng vùng da đầu. Có sự tương quan giữa triệu chứng ngứa và sự nghiêm trọng của bệnh. Đỏ da chiếm 100% trong triệu chứng thực thể của bệnh. Trung bình PSSI trước và sau 6 tuần điều trị lần lượt là 12,43 và 3,65. Kết quả từ khá đến rất tốt chiếm 92,16%. Kết luận: Ngứa là triệu chứng cơ năng thường gặp nhất trong vảy nến mảng vùng da đầu. Có sự tương quan giữa triệu chứng ngứa và sự nghiêm trọng của bệnh. Kết hợp kem EPSORA và dầu gội Derma có hiệu quả làm giảm tổn thương vảy nến mảng vùng da đầu, là một liệu pháp phù hợp đối với giai đoạn duy trì ở những bệnh nhân mức độ nhẹ và trung bình.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,169 | 0,062 |
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 ».