Objective quantification of burn scar stiffness using shear-wave elastography: Initial evidence of validity
Notice bibliographique
Résumé
Shear-wave elastography (SWE) is an ultrasound based technology that can provide reliable measurements (velocity) of scar stiffness. The aim of this research was to evaluate the concurrent validity of using both the measured velocity and the calculated difference in velocity between scars and matched controls, in addition to evaluating potential patient factors that may influence the interpretation of the measurements. METHODS: A cross-sectional study of 32 participants, with 48 burn scars and 48 matched contralateral control sites were evaluated with SWE, the Vancouver Scar Scale (VSS) and the Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS) tactile sub-scores. RESULTS: Spearman's rho demonstrated high correlations (r > 0.7) between the measured scar velocity and both the POSAS and VSS pliability sub-scores, whereas moderate correlations (r > 0.6) were found with the calculated difference in velocity. Regression analysis indicated that the association of increased velocity in scars, varied by length of time after burn injury and gender. Body location and Fitzpatrick skin type also demonstrated significant associations with velocity, whereas age did not. CONCLUSION: SWE shows potential as a novel tool to quantify burn scar stiffness, however patient factors need to be considered when interpreting results. Further research is recommended on a larger variety of scars to support the findings.
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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 | 0,017 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».