Investigating the intra- and inter-rater reliability of a panel of subjective and objective burn scar measurement tools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research into the treatment of hypertrophic burn scar is hampered by the variability and subjectivity of existing outcome measures. This study aims to measure the inter- and intra-rater reliability of a panel of subjective and objective burn scar measurement tools. METHODS: Three independent assessors evaluated 55 scar and normal skin sites using subjective (modified Vancouver Scar Scale [mVSS] & Patient and Observer Scar Assessment Scale [POSAS]) and objective tools. The intra-class correlation coefficient was utilised to measure reliability (acceptable when >0.70). Patient satisfaction with the different tools and scar parameter importance were assessed via questionnaires. RESULTS: The inter-rater reliabilities of the mVSS and POSAS were below the acceptable limit. For erythema and pigmentation, all of the Scanoskin and DSM II measures (except the b* value) had acceptable to excellent intra and inter-rater reliability. The Dermascan ultrasound (dermal thickness, intensity) had excellent intra- and inter-rater reliability (>0.90). The Cutometer R0 (firmness) had acceptable reliability but not R2 (gross elasticity). All objective measurement tools had good overall satisfaction scores. Patients rated scar related pain and itch as more important compared to appearance although this finding was not sustained when corrected for multiple comparisons. CONCLUSION: The objective scar measures demonstrated acceptable to excellent intra- and inter-rater reliability and performed better than the subjective scar scales.
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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 | 0,062 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».