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Enregistrement W3215861875 · doi:10.1038/s41598-021-02730-0

Correlation between elastic modulus and clinical severity of pathological scars: a cross-sectional study

2021· article· en· W3215861875 sur OpenAlexaboutno aff
Jing Hang, Jie Chen, Weixin Zhang, Tao Yuan, Yang Xu, Bingrong Zhou

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJiangsu Provincial Key Research and Development ProgramGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCross-sectional studyPathologicalScarsCorrelationMedicineCross-correlationPathologyMathematicsStatisticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Though widely used to assess pathological scars, the modified Vancouver Scar Scale (mVSS) is neither convenient nor objective. Shear wave elastography (SWE) is used to evaluate the stiffness of pathological scars. We aimed to determine the correlation between mVSS score and elastic modulus (EM) measured by SWE for pathological scars. Clinical information including ultrasound (US) results of the enrolled patients with pathological scars was analyzed. The clinical severity of the pathological scars was evaluated by mVSS. Skin stiffness, as represented by EM, was calculated using SWE. The average EM of the whole scar (EM WHOLE ), hardest part of the scar (EM HARDEST ), and normal appearance of the skin around the scar (EM NORMAL ) were also recorded. Enrolled in this study were 69 pathological scars, including 28 hypertrophic scars and 41 keloids. The univariable regression analyses showed that the EM of pathological scars was closely related to mVSS score, while the linear multivariable regression analyses showed no significantly correlation. Curve fitting and threshold effect analysis revealed that when EM WHOLE was less than 166.6 kPa or EM HARDEST was less than 133.07 kPa, EM was positively correlated with mVSS score. In stratified analysis, there was no significant linear correlation and threshold effect between EM WHOLE and mVSS score in hypertrophic scars or keloids. However, the fully adjusted smooth curves presented a linear association between mVSS score and EM HARDEST in keloids (the adjusted β [95% CI] was 0.010 [0.001, 0.018]), but a threshold and nonlinear association were found in hypertrophic scars. When EM HARDEST was less than 156.13 kPa, the mVSS score increased along with the hardest scar part stiffness; the adjusted β (95% CI) was 0.024 (0.009, 0.038). In conclusion, EM of pathological scars measured by SWE were correlated with mVSS within a threshold range, and showed different association patterns in hypertrophic scars and keloids.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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