Investigating the intra- and inter-rater reliability of a panel of subjective and objective burn scar measurement tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle