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Enregistrement W2989119490 · doi:10.1016/j.burns.2019.05.008

Burns objective scar scale (BOSS): Validation of an objective measurement devices based burn scar scale panel

2019· article· en· W2989119490 sur OpenAlexaboutno aff
Kwang Chear Lee, Amy Bamford, F. Gardiner, Annarita Agovino, Britt ter Horst, Jonathan Bishop, Liam M. Grover, Ann Logan, Naiem Moiemen

Notice bibliographique

RevueBurns · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilScar Free FoundationWellcome Trust
Mots-clésMedicineErythemaScarsReceiver operating characteristicArea under the curveHypertrophic scarSurgeryDermatologyNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Hypertrophic scars in burn survivors are a major cause of morbidity but the development of evidence based treatments is hampered by the lack of objective measurements of these scars. The objective of our study is to investigate the most accurate parameters for objective scar assessment and to create a combination score to facilitate the use of a panel of objective scar measurement tools. METHODS: Three independent assessors evaluated fifty five scar sites on fifty five burn patients with both the subjective modified Vancouver Scar Scale (mVSS) and a panel of objective measurement tools including the DSM II Colormeter, Cutometer, Dermascan high frequency ultrasound. The sensitivity and specificity of the objective scar parameters in predicting a mVSS score of 6 or more using the Receiving Operator Characteristic Area under the curve (ROC AUC) was then calculated and the most accurate parameters were combined to create an objective global scar score. RESULTS: The ROC AUC values were found to be highest for the Dermascan scar thickness (0.897), dermal intensity and intensity ratio (0.914 and 0.919), Cutometer R0 value (0.942), and R0 ratio (0.944). For colour measurements, ratios of scar to normal skin performed better than the single parameters for both erythema and pigmentation measurements: DSM II Erythema ratio vs Erythema (0.885 vs 0.818), DSM II a* ratio vs a* (0.848 vs 0.741); DSM II Melanin ratio vs Melanin (0.854 vs 0.761), DSM II L* ratio vs L* (0.862 vs 0.767). Analysis of the ROC AUC with chi-square test values showed that the highest AUC (0.786) was obtained with the combination of the Cutometer R0, Dermascan scar thickness, intensity and their respective scar to normal skin ratios. A total score of 5 and above (out of 6 parameters) had the highest combined sensitivity (69.0%) and specificity (83.3%). CONCLUSION: The objective parameters for the DSM II Colormeter, Cutometer and Dermascan high frequency ultrasound were all found to have moderate to strong ROC AUC values and combination of the Cutometer R0 and Dermascan scar thickness and intensity values can be used to create an objective global scar scale that can accurately differentiate patients with hypertrophic burn scarring from non-hypertrophic scars or normal skin.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,860

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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