The Measure of a Scar: Patient Perceptions and Scar Optimization after Skin Cancer Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
In facial reconstruction after skin cancer resection, management and optimization of postoperative scar is a complex paradigm. Every scar is unique and presents a different challenge-whether due to anatomic, aesthetic, or patient-specific factors. This necessitates a comprehensive evaluation and an understanding of the tools at hand to improve its appearance. How a scar looks is meaningful to patients, and the facial plastic and reconstructive surgeon is tasked with its optimization. Clear documentation of a scar is critical to assess and determine optimal care. Scar scales such as the Vancouver Scar Scale, the Manchester Scar Scale, the Patient and Observer Assessment Scale, the Scar Cosmesis Assessment and Rating "SCAR" Scale, and FACE-Q, among others, are reviewed here in the context of evaluating postoperative or traumatic scar. Measurement tools objectively describe a scar and may also incorporate the patient's assessment of their own scar. In addition to physical exam, these scales quantify scars that are symptomatic or visually unpleasant and would be best served by adjuvant treatment. The current literature regarding the role of postoperative laser treatment is also reviewed. While lasers are an excellent tool to assist in blending of scar and decreasing pigmentation, studies have failed to evaluate laser in a consistent, standardized way that allows for quantifiable and predictable improvement. Regardless, patients may derive benefit from laser treatment given the finding of subjective improvement in their own perception of scar, even when there is not a significant change to the clinician's eye. This article also discusses recent eye fixation studies which demonstrate the importance of careful repair of large and central defects of the face, and that patients value the quality of the reconstruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».