A Single-Institution Experience With Standardized Objective and Subjective Scar Evaluation While Undergoing Fractional Ablative Carbon Dioxide Laser Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Laser treatment of burn scar has increased in recent years. Standard components of scar evaluation during laser scar revision have yet to be established. Patients who began laser scar revision from January 2018 to 2020, underwent at least three treatments, and completed evaluations for each treatment were included. Patients underwent fractional ablative carbon dioxide laser scar revision and pre- and postprocedure scar evaluations by a burn rehabilitation therapist, including Patient and Observer Scar Assessment Scale, Vancouver Scar Scale, our institutional scar comparison scale, durometry, and active range of motion measurements. Twenty-nine patients began laser scar revision and underwent at least three treatments with evaluations before and after each intervention. All patients improved in at least one scar assessment metric after a single laser treatment. After the second and third treatments, all patients improved in at least three scar assessment metrics. Range of motion was the most frequently improved. Durometry significantly improved after the third treatment. Patients and observers showed some agreement in their assessment of scar, but observers rated overall scar scores better than patients. Patients acknowledged substantial scar improvement on our institutional scar comparison scale. Burn scar improves with fractional ablative laser therapy in a range of scar ages and skin types, as early as the first session. Improvements continue as additional sessions are performed. This work suggests baseline evaluation components for patients undergoing laser and a timeline for expected clinical improvements which may inform conversations between patients and providers when considering laser for the symptomatic hypertrophic scar.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».