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Enregistrement W4391516247 · doi:10.1093/burnst/tkad046

Influence of scar age, laser type and laser treatment intervals on paediatric burn scars: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4391516247 sur OpenAlexaboutno aff
Yangmyung Ma, Sabrina Poppy Barnes, Yung‐Yi Chen, Naiem Moiemen, Janet M. Lord, Amanda Veiga Sardeli

Notice bibliographique

RevueBurns & Trauma · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScar Free Foundation
Mots-clésMedicineScarsMeta-analysisConfidence intervalVascularityLaser therapyStudy heterogeneitySurgeryLaser treatmentInternal medicineLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Laser therapy has emerged to play a valuable role in the treatment of paediatric burn scars; however, there is heterogeneity in the literature, particularly concerning optimal timing for initiation of laser therapy. This study aims to investigate the effect of factors such as scar age, type of laser and laser treatment interval on burn scar outcomes in children by meta-analysis of previous studies. Methods A literature search was conducted across seven databases in May 2022 to understand the effects of laser therapy on burn scar outcomes in paediatric patients by metanalysis of standardized mean difference (SMD) between pre- and post-laser intervention. Meta-analyses were performed using the Comprehensive Meta-Analysis software version 4.0. Fixed models were selected when there was no significant heterogeneity, and the random effects model was selected for analysis when significant heterogeneity was identified. For all analyses, a p-value < 0.05 was considered significant. Results Seven studies were included in the meta-analysis with a total of 467 patients. Laser therapy significantly improved Vancouver Scar Scale (VSS)/Total Patient and Observer Scar Assessment Scale (Total POSAS), vascularity, pliability, pigmentation and scar height of burn scars. Significant heterogeneity was found between the studies and thus subgroup analyses were performed. Early laser therapy (<12 months post-injury) significantly improved VSS/POSAS scores compared to latent therapy (>12 months post-injury) {SMD −1.97 [95% confidence interval (CI) = −3.08; −0.87], p < 0.001 vs −0.59 [95%CI = −1.10; −0.07], p = 0.03} as well as vascularity {SMD −3.95 [95%CI = −4.38; −3.53], p < 0.001 vs −0.48 [95%CI = −0.66; −0.30], p < 0.001}. Non-ablative laser was most effective, significantly reducing VSS/POSAS, vascularity, pliability and scar height outcomes compared to ablative, pulse dye laser and a combination of ablative and pulse dye laser. Shorter treatment intervals of <4 weeks significantly reduced VSS/POSAS and scar height outcomes compared to intervals of 4 to 6 weeks. Conclusions Efficacy of laser therapy in the paediatric population is influenced by scar age, type of laser and interval between laser therapy application. The result of this study particularly challenges the currently accepted initiation time for laser treatment. Significant heterogeneity was observed within the studies, which suggests the need to explore other confounding factors influencing burn scar outcomes after laser therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,039
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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