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Enregistrement W3010555640 · doi:10.1093/jbcr/iraa024.115

112 Improvements in Burn Hypertrophic Scar After Fractional Ablative Laser Scar Revision

2020· article· en· W3010555640 sur OpenAlexaboutno aff
Taryn E Travis, Rebekah R Allely, Laura S. Johnson, Jeffrey W. Shupp

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAblative caseHypertrophic scarSurgeryIntense pulsed lightDermatologyRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Fractional ablative laser therapy use is increasing for treating burn hypertrophic scar (HTS). However, standard components of a routine HTS evaluation prior to starting laser scar revision (LSR) and after each intervention have yet to be determined, and metrics for effective treatment have not been established. Methods Patients who entered a LSR program between September 2018 and September 2019, underwent at least two LSR treatments, and completed post-LSR scar evaluations for each of these treatments were included in the studied sample. Patients were treated with a fractional ablative CO2 laser. A single burn rehabilitation therapist conducted all pre- and post-procedure scar evaluations, which included the Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS), Vancouver Scar Scale (VSS), Institutional Scar Comparison Scale (SCS), durometry, and active range of motion (AROM) measurements. Results From 9/2018 to 9/2019, 25 patients began the LSR program and underwent at least two treatments with post-laser scar assessments for each intervention. Patients underwent an average of 3±1 LSR sessions during the time period for a total of 84 sessions amongst the group. Patients averaged 51±14 years old (range 26–80), with all Fitzpatrick skin types represented (mode type 5). Average HTS age was 14±19 months post-injury (range 3–98 months post injury). After one session of LSR, 91% of patients improved in at least one scar assessment metric (average 3±1.4 areas). After two sessions, all patients showed improvement in at least one metric (average 3.6±1.2 areas). One LSR session was associated with a 10.8±31.9% improvement in AROM of a HTS-affected joint, and this increased to 38.1±41.4% after five LSR treatments (p=0.0002). Durometry readings demonstrated decreasing scar hardness compared to adjacent uninjured skin in 90% of patients, and 96% of patients experienced improvements in POSAS, VSS, and SCS scores during a treatment course. Conclusions Improvements in burn HTS can be achieved with fractional ablative laser therapy in a wide range of scar ages and skin types, as early as the first LSR session. These continue to increase as additional sessions are performed. Applicability of Research to Practice This work suggests necessary baseline evaluation components for patients undergoing LSR, as well as a timeline for expected clinical improvements. This data may inform conversations with burn survivors and providers when considering laser therapy for symptomatic HTS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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