The Impact of Burn Size on Community Participation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the association of burn size and community participation as measured by the LIBRE Profile. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Burn size is an established clinical predictor of survival after burn injury. It is often a factor in guiding decisions surrounding early medical interventions; however, literature is inconclusive on its relationship to quality of life outcomes. METHODS: This is a secondary data analysis of a cross-sectional survey of adult burn survivors. Self-reported data were collected between October 2014 and December 2015 from 601 burn survivors aged ≥18 years with ≥5% total body surface area (TBSA) or burns to critical areas. Sociodemographic characteristics were compared between participants with small burns (≤40% TBSA burned) and large burns (>40% TBSA burned). Ordinary least squares regression models examined associations between burn size and LIBRE Profile scale scores with adjustments for sex, current work status, burns to critical areas, and time since burn injury. RESULTS: The analytic sample comprised 562 participants with data available for burn size. 42% of respondents had large burns (>40% TBSA burned) and 58% reported smaller burns (TBSA ≤40%). In adjusted regression models, patients with large burns tended to score lower on the Social Activities and Work & Employment scales ( P < 0.05) and higher on the Family & Friends scale ( P < 0.05). Participants with burns >40% TBSA scored lower for several individual items in the Social Activities scale and one item in the Work & Employment scale ( P < 0.05). CONCLUSIONS: Increasing burn size was found to be negatively associated with selected items of Work & Employment and Social Activities, but positively associated with aspects of Family & Friend Relationships. Future longitudinal studies are necessary to assess and understand the long-term social impact of burn injuries on adult populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».