Subjective Tools for Burn Scar Assessment: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the clinical and scientific literature on the subjective ways of assessing burn scars and describe their main characteristics. DATA SOURCES: The Latin American, Caribbean Health Sciences Literature, Nursing Database, PubMed, CINAHL, and Scopus and Web of Science databases were used to search for studies published between 2014 and 2018 using descriptors in Portuguese, Spanish, and English. STUDY SELECTION: After establishing the research question and the location and definition of the studies, as well as accounting for differences among databases and application of filters based on inclusion and exclusion criteria, 886 references remained. DATA EXTRACTION: Investigators reviewed the titles and abstracts of the sample and selected 188 relevant studies for full review. DATA SYNTHESIS: Twenty-six subjective forms of assessment were found; most research concerned the Patient and Observer Scar Assessment Scale and the Vancouver Scar Scale. CONCLUSIONS: The Patient and Observer Scar Assessment Scale and the Vancouver Scar Scale are the most common scales for assessing burn scars and have similar evaluation points such as vascularization, pliability, pigmentation, and height, which are the main parameters that contribute to the general assessment and severity of a scar. There is a need to improve instructions for application of the scales to facilitate better understanding and improve agreement among evaluators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».