Burn Therapists’ Opinion on the Application and Essential Characteristics of a Burn Scar Outcome Measure
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive burn rehabilitation requires the use of an appropriate burn scar outcome measure (BSOM). The literature reports many BSOMs; however, an objective, practical, inexpensive, valid, reliable, and responsive instrument eludes us. A problem in the development of such a measure is disagreement in which scar properties to include. The objective of this study was to determine the burn scar variables that therapists believe should be included in a BSOM. An Internet survey was administered to burn occupational and physical therapists. The response rate was 38.6% (105 surveys). Of the respondents, 38.1% use a BSOM; of those, 75% use the Vancouver Scar Scale. Reasons why respondents do not use a BSOM (61.9%) are because they are not familiar with available measures, have not found one that is clinically practical, or need more training. The majority (95%) believes that using a BSOM is important, and the following BSOM characteristics were reported as important: reliable, valid, quick, easy, and noninvasive. Respondents indicated that the following properties should be included in a BSOM: pliability (96.2%), vascularity (92.4%), height (87.6%), appearance (75.2%), skin breakdown (74.3%), itch (73.3%), surface texture (70.5%), pigmentation (68.6%), and pain (67.6%). This study suggests that using a BSOM is important despite its inconsistent use, and BSOM education may be valuable. The top three agreed-upon properties for inclusion are already incorporated into the most commonly used BSOM-the Vancouver Scar Scale-suggesting that modifications may be reasonable.
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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 | 0,026 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».