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Enregistrement W2600745547 · doi:10.1177/2059513117696324

Increased burn healing time is associated with higher Vancouver Scar Scale score

2017· article· en· W2600745547 sur OpenAlexaboutno aff
Vidya Finlay, Sally Burrows, Maddison Burmaz, Hussna Yawary, Johanna Lee, Dale W. Edgar, Fiona M. Wood

Notice bibliographique

RevueScars Burns & Healing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFiona Wood FoundationFiona Stanley Hospital
Mots-clésMedicineBurn woundTotal body surface areaWound healingBurn injurySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Formula: see text] Increased burn wound healing time has been shown to influence abnormal scarring. This study hypothesised that scar severity increases commensurate to the increase in time to healing (TTH) of the wound. Wound healing and scar data from burn patients treated by the Burn Service of Western Australia at Royal Perth Hospital were examined. The relationship between TTH and scar severity, as assessed by the modified Vancouver Scar Scale (mVSS), was modelled using regression analysis. Interaction terms evaluated the effect of surgery and total body surface area – burn (TBSA) on the main relationship. Maximum likelihood estimation was used to account for potential bias from missing independent variable data. The sample had a median age of 34 years, TTH of 24 days, TBSA of 3% and length of stay of five days, 70% were men and 71% had burn surgery. For each additional day of TTH, the mVSS score increased by 0.11 points ( P ≤ 0.001) per day in the first 21 days and 0.02 points per day thereafter ( P = 0.004). The relationship remained stable in spite of TBSA or surgical intervention. Investigation of the effect of missing data revealed the primary model underestimated the strength of the association. An increase in TTH within 21 days of injury is associated with an increase in mVSS or reduced scar quality. The results confirm that efforts should be directed toward healing burn wounds as early as possible.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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