Application of 3D Transparent Facemasks in Long-Term Outpatient Rehabilitation of Facial Scars After Burns: A Retrospective Cohort Study of Improved Appearance of Target Scars With Different Healing Time
Notice bibliographique
Résumé
Severe facial burns may cause scarring problems and affect living quality of patients. With the advent of 3D facemasks, it is being used to treat facial scars; however, its efficacy must be confirmed by adequate studies. A retrospective analysis of 26 patients who visited rehabilitation outpatient clinic from 2017 to 2022. Patients were separated into two groups based on the time to healing (TTH) following burn injury: early healing group (TTH ≤ 21 days) and late healing group (TTH > 21 days). To compare treatment outcomes and differences between the two groups, 3D facemask application was assessed using the Vancouver Scar Scale (VSS), patient satisfaction, and complications. In both groups, there were significant improvements in the total VSS scores (P < .01) and each VSS subscore (P < .01). These scar characteristics improved over time as the treatment progressed. Compared with the late healing group, the early healing group had more obvious effects on improving scar pigmentation (P < .05) and vascularity (P < .05) at similar assessment time points after burns. At the last assessment, there was a significant difference in total VSS scores between groups (P = .009). For the early and late healing groups, respectively, the mean gradient value (SE) of the total VSS scores was 1.550 (0.373) and 1.283 (0.224) over the course of the treatment periods. 3D facemasks are effective in the rehabilitation of facial scars caused by burns, which should be used for prevention and treatment in the initial stages of scar development.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».