Outcome Evaluation of Burn Injury Management: A Study of Selective Traditional Home Remedies
Notice bibliographique
Résumé
Background Clinicians classify burns as epidermal, partial thickness (superficial and deep), or full thickness, according to the depth of tissue damage. Although skin is considered the largest organ in the human body, studies investigating burns, their types, and their management has revealed that the background knowledge of burn aid the community possesses remains unsatisfactory. Thus, in this study, we aimed to evaluate the effect of various traditional home remedies, taking into account the type of burns and the nature of the remedies used from a cosmetic point of view. Materials and methods This is an original retrospective study conducted at Dr. Soliman Fakeeh Hospital in Jeddah from June through December 2022. Using the Vancouver Scar Scale (VSS), eligible patients who met our inclusion criteria were invited to participate in the study after a review of their patient history, an assessment of basic vital signs, and a physical examination. Results Fifty-two participants met our inclusion criteria and successfully completed the study. A total of 80 wounds of varying severity in various locations were evaluated. Participants were divided into three categories according to VSS scores indicating good, intermediate, or poor healing. None of the eight cases treated with water resulted in poor healing. However, tomato paste resulted in poor healing for six cases (60%) but moderate and good healing for two cases (20%). Conclusion The safest and most effective initial management for burns among all the reviewed remedies was the application of cool running water, followed by seeking medical attention for evaluation and proper treatment, whereas tomato paste had a markedly poor effect.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».