Determining the Independent Risk Factors for Worse SCAR-Q Scores and Future Scar Revision Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scar revisions have been increasing in number. Patient-reported outcome measures are one tool to aid scar modulation decision-making. The aims of this study were to determine patient, scar, and clinical risk factors for (1) low SCAR-Q Appearance, Symptom, and Psychosocial Impact scores and how this differs for children; and (2) the potential need for future scar revision surgery to better identify such patients in a clinical setting. METHODS: A multicenter international cross-sectional cohort study based on survey data of participants with traumatic, surgical, and burn scars attending plastic, hand, and burn clinics in four countries was conducted following the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology checklist. Univariate analysis to identify risk factors and multivariable logistic analysis to select risk factors were completed. Collinearity for nonindependent factors and C statistic for model discrimination were also calculated. RESULTS: Seven hundred thirty-one participants completed the study booklet, and 546 participants (74.7 percent) had full data. Independent risk factors were determined to be a bothersome scar and perception of scarring badly for all three scales. Risk factors for self-reporting the need for future surgery included a health condition, scarring badly, scar diagnosis, prior scar revision, and low Psychosocial Impact scores. We did not identify evidence of multicollinearity. C statistics were high (0.81 to 0.84). CONCLUSIONS: This study is the first multicenter international study to examine independent risk factors for low patient-reported outcome measure scores and the potential need for future scar revision surgery. Patients that perceive themselves as scarring badly and having a bothersome scar were at a higher risk of scar appearance concern, an increased symptom burden, and poorer psychosocial impact scores. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, III.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».