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Enregistrement W3149483554 · doi:10.1093/jbcr/irab032.034

29 The Effectiveness of Laser Therapy for Hypertrophic Burn Scars in Pediatric Patients: A Prospective Investigation

2021· article· en· W3149483554 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Zuccaro, Joel Fish, Charis Kelly

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic scarScarsHypertrophic scarsProspective cohort studySurgeryAblative caseRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Laser therapy has emerged as a valuable treatment option for hypertrophic burn scars over the past decade. Improvements in scar symptoms have been found using the ablative fractional carbon dioxide laser (AFCL) as well as the pulsed dye laser (PDL). However, research regarding the use of laser therapy among pediatric burn patients remains limited. Thus, the aim of this study was to investigate the effectiveness of using laser therapy to improve hypertrophic burn scars in a pediatric population using a comprehensive set of subjective and objective scar assessment tools. Methods A single-center, prospective observational study was carried out at a tertiary pediatric hospital. Twenty participants with hypertrophic burn scars that had not received previous laser treatment were included. Laser procedures were administered at approximately two-month intervals and each participant attended five study visits over the course of one year. A comprehensive set of scar assessment tools including the Vancouver Scar Scale, the Patient and Observer Scar Assessment Scale, conventional ultrasound, ultrasound elastography, and a multi-parameter skin analysis device were used to evaluate scar properties at each study visit. Results Seventy-one laser procedures were carried out with most participants receiving treatment with both the AFCL and the PDL at the same session (83%). All participants underwent at least three laser procedures with no complications noted. From baseline to study completion, statistically significant improvements in all scar measures, both subjective and objective, were observed (p < 0.05). More specifically, improvements in overall scarring and in specific scar properties including thickness (p < 0.05), stiffness (p < 0.05), and color (p < 0.05) were found. Conclusions To our knowledge, this is the most comprehensive study to date to evaluate the effect of laser treatment on hypertrophic burn scars in a pediatric population. Our findings suggest that laser therapy is a highly beneficial treatment for burn-injured children that should be integrated into current scar treatment practices. In addition to obtaining strong evidence to support the use of laser therapy, we utilized rigorous scar assessment and laser treatment protocols that can be easily adopted by other clinicians.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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