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Enregistrement W4412923047 · doi:10.33393/ao.2025.3521

Effectiveness study of the recombinant enzymes pbserum HIGH in the treatment of pathological scars: a pilot study

2025· article· en· W4412923047 sur OpenAlexaboutno aff
Svіtlana Korkunda, Г. І. Губіна-Вакулик, Jorge López Berroa

Notice bibliographique

RevueAboutOpen · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarsPathologicalRecombinant DNAMedicineInternal medicineSurgeryChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Pathological scars, despite the achievements of modern medicine, are still a problem. Its prevalencecan reach up to 50% in emergency surgeries. These scars can lead to physical complications, includingimpaired mobility, altered sensation, and discoloration, and may even cause pain. In this study, we explore thepossibilities of using the combined drug of recombinant collagenase and lyase enzymes, and high molecularweight hyaluronic acid (HMWHA) pbserum HIGH in the treatment of pathological scars.Methods: patients of the main group received a course of intra-cicatricial injections of the drug, treatment resultswere assessed clinically, according to the Vancouver Scar Scale (VSS) and Observer Scar Assessment Scale (POSAS)scales, the results were compared morphologically with standard scars treatment methods (biopsies were takenbefore and after treatment).Results: Clinically, patients of the main group received a pronounced positive transformation of scar tissue in 6weeks, statistical processing of data confirms the reliability of changes, morphological studies prove the normotrophic nature of the changes in the scars (including comparison with the control group).Conclusions: Remedy of recombinant collagenase and lyase enzymes in combination with HMWHA pbserum HIGHin the form of the course of intra-cicatricial injections is a safe and effective method of treating pathological scars.

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)0,001
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: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,322 · 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
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