MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063247432 · doi:10.1097/bcr.0b013e318093e482

Hypertrophic Scar, Wound Contraction and Hyper-Hypopigmentation

2007· review· en· W2063247432 sur OpenAlexaff
Loren H. Engrav, W.L. Garner, Edward E. Tredget

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDisfigurementHypertrophic scarScarsPsychosocialHypopigmentationDermatologyHypertrophic scarsSocial isolationSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For decades, hypertrophic scarring, contraction, and pigment abnormalities have altered the future for children and adults after thermal injury. The hard, raised, red and itchy scars; shrunken wounds; and hyper- and hypo-pigmented scars are devastating to physical and psychosocial outcomes. The specific causes remain essentially unknown and, at present, prevention and treatment are symptomatic and marginal at best. Hypertrophic scarring is the major significant negative outcome after survival from of a thermal injury. Hypertrophic scars are hard, raised, red, itchy, tender, and contracted.1,2 These scars are ugly, disfiguring, and uncomfortable and may diminish, but never totally go away. Hypertrophic scarring after deep partial-thickness wounds is common. We have reviewed the English literature on the prevalence of hypertrophic scarring3 and found that children, young adults, and people with darker, more pigmented skin are particularly vulnerable and, in this subpopulation, the prevalence is up to 75%.4,–6 Hypertrophic scarring is devastating and can result in disfigurement and scarring that affects quality of life which, in turn, can lead to lowered self esteem, social isolation, prejudicial societal reactions, and job discrimination.7,–12 Scarring also has profound rehabilitation consequences, including loss of function, impairment, disability, and difficulties pursuing recreational and vocational pursuits.10,13,14

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Burn Care & ResearchMême sujetDermatologic Treatments and ResearchTravaux en français237 207