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Enregistrement W4414964176 · doi:10.26641/2307-0404.2025.3.340536

Device-based methods in facial skin restoration during rehabilitation after plastic and reconstructive surgeries

2025· article· en· W4414964176 sur OpenAlexaboutno aff
K.S. Hutchenko, Olena Shevchuk, A.O. Savitska, V. Kozachuk, S.V. Shevchuk

Notice bibliographique

RevueMedicni perspektivi · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReconstructive surgeryRehabilitationPlastic surgeryDuration (music)Biometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analysis of current scientific literature shows that device-based treatment methods play an important role in the comprehensive postoperative rehabilitation of patients after reconstructive and plastic surgery on the face. Despite the active introduction of radiofrequency, laser, ultrasound and light methods into clinical practice, the question of comparing their effectiveness remains open. This is particularly relevant in the treatment of the consequences of deep mechanical and thermal damage, which are accompanied by complex processes of skin restoration. Objective: to conduct an analysis, including a multidimensional comparative analysis, of device-based methods for facial skin restoration during rehabilitation after plastic and reconstructive surgery. The study involved 72 subjects (women and men, average age 40.5±8.1 years) who underwent plastic or reconstructive surgery on the face. Depending on the method of hardware exposure, patients were divided into four groups: radiofrequency, laser, ultrasound (HIFU) and light (LED/IPL) therapy. The control group (n=24) consisted of patients who received only traditional treatment without device-based methods. The Vancouver Scar Scale (VSS), biometric parameters (Cutometer®, Corneometer®), dermatoscopy and the visual analogue scale (VAS) were used to evaluate the results. A multidimensional comparative analysis was performed using the sum of squares method, which took into account five key characteristics: clinical effectiveness, duration of the procedure, number of sessions, interval between surgery and the start of therapy, and cost of treatment. LED light therapy received the highest rating (R=1), which was characterised by the shortest interval between surgery and the start of treatment (21 days), the lowest cost (6,000 UAH) and the shortest duration of the procedure (0.5 hours). Radiofrequency and non-ablative laser therapies received the same rating (R=2), indicating their high effectiveness but longer and more expensive therapy (1 hour and 9-15 thousand UAH, respectively). The ultrasound method ranked third (R=3) due to significant time (90 days) and financial (15,000 UAH) constraints, as well as the duration of the procedure (1.5 hours). The results of the study indicate the advisability of early inclusion of LED and radiofrequency therapy in standardised rehabilitation protocols to improve skin healing quality, reduce the risk of scarring and enhance the overall aesthetic effect after plastic and reconstructive surgery on the face.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,337
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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Résumé présentoui

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