Ứng dụng máy đo màu (Colorimeter) trong quản lý, theo dõi sẹo lồi điều trị bằng laser nhuộm xung
Notice bibliographique
Résumé
Đặt vấn đề: Sẹo lồi là hậu quả thường gặp do quá trình lành thương bất thường, gây ảnh hưởng đáng kể đến thẩm mỹ và cả chất lượng sống của người bệnh. Trong số các phương pháp điều trị, laser nhuộm xung (PDL-Pulsed Dye Laser) được đánh giá hiệu quả điều trị tốt. Tuy nhiên, việc đánh giá kết quả hiện vẫn chủ yếu mang tính chủ quan. Việc ứng dụng máy đo màu (Colorimeter) mở ra khả năng cung cấp một công cụ định lượng khách quan về mức độ tăng sinh mạch máu, đây là một chỉ số lâm sàng quan trọng trong theo dõi sẹo lồi. Mục tiêu: (1) Mô tả đặc điểm lâm sàng, dịch tễ, chỉ số đo màu (a*, b*, L*) và thang điểm sẹo Vancouver (VSS-Vancouver scar scale) trước khi điều trị bằng PDL; (2) Mô tả sự thay đổi các thông số trên sau khoảng 4 tuần điều trị; (3) Phân tích mối tương quan giữa các chỉ số màu sắc của máy đo màu với các chỉ số của VSS, đặc điểm lâm sàng, dịch tễ và mức độ hài lòng của bệnh nhân. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang có theo dõi trước - sau can thiệp. Được thực hiện trên 30 bệnh nhân với tổng cộng 56 sẹo lồi được điều trị bằng PDL tại bệnh viện Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh từ tháng 9/2024 đến tháng 5/2025. Các dữ liệu được thu thập trước và sau điều trị khoảng 4 tuần, bao gồm các chỉ số a*, b*, L*, điểm VSS và mức độ hài lòng của bệnh nhân theo thang đo Likert. Kết quả: Tuổi trung bình của bệnh nhân là 35,27 ± 16,49; nữ giới chiếm 57%. Trước điều trị, chỉ số a* tương quan có ý nghĩa thống kê với mức độ tăng sinh mạch máu và độ cao sẹo theo thang điểm VSS (p < 0,05). Sau điều trị, các chỉ số a*, L* và điểm VSS cải thiện rõ rệt. Có 76,8% bệnh nhân hài lòng hoặc rất hài lòng với kết quả. Đo màu bằng Colorimeter cho thấy tương quan tốt với cải thiện lâm sàng. Kết luận: Colorimeter là công cụ hữu ích, khách quan trong đánh giá hiệu quả điều trị sẹo lồi bằng PDL.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».