Pengaruh Ekstrak Lidah Buaya Topikal Terhadap Konsistensi, Ketinggian, Dan Pigmentasi Skar Hipertrofik Paska Luka Bakar Di Poli Bedah Plastik RSUD Dr. Soetomo Surabaya
Bibliographic record
Abstract
Luka bakar yang telah mengalami kesembuhan, sangat sering terjadi bahwa bekas luka dalam bentuk jaringan parut hypertrofic, keloid dan sering disertai dengan adanya kontraktur. Hypertrofic dan keloid adalah kelainan fibroproliperasi dalam dermis yang mungkin timbul sebagai akibat dari luka bakar. Sementara kontraktur terjadi karena pemendekan jaringan parut patologis yang menyebabkan depormitas dan gerakan gangguan seperti terbatas gerakan bagian tubuh. Kasus luka bakar menyebabkan 195.000 kematian / tahun di seluruh dunia, terutama di negara-negara miskin dan berkembang. \nTujuan penelitian ini untuk menganalisis pengaruh ekstrak lidah buaya topikal tehadap konsistensi, ketinggian, dan pigmentasi skar hypertrofik paska luka bakar di Poli Bedah Plastik Dr. Soetomo. \nPenelitian ini menggunakan desain Pra-Eksperimental. Populasi adalah semua pasien dengan luka bakar dan 10 sampel pasien dan menggunakan purpossive sampling. Variabel bebas menggunakan lidah buaya topikal dan variabel dependen adalah kualitas bekas luka hypertrofic. Data dikumpulkan dengan Scar Skala Vancouver. Analisis menggunakan Wilcoxon Signed Ranks dan Paired T-Test. \nHasil penelitian menunjukkan ada pengaruh yang signifikan sebelum dan sesudah pemberian lidah buaya topikal pada nilai konsistensi (p = 0,005). Tidak ada pengaruh yang signifikan sebelum dan sesudah lidah buaya pada skor pigmentasi (p=0,317) dan ketinggian. \nTerjadi perbedaan konsistensi skar hipertrofik yang signifikan sebelum dan sesudah diberikan ekstrak lidah buaya. Tidak terjadi perbedaan ketinggian dan pigmentasi skar hipertrofik yang signifikan sebelum dan sesudah diberikan ekstrak lidah buaya Ekstrak lidah buaya topikal memberikan pengaruh pada konsistensi, namun tidak pada ketinggian dan pigmentasi pada skar hipertrofik paska luka bakar. \nPenelitian lebih lanjut dengan sampel lebih untuk menentukan zat yang terkandung dalam lidah buaya yang dapat mempercepat perubahan konsistensi, pigmentasi, dan tinggi.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".