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Enregistrement W4391756185 · doi:10.3390/ebj5010004

Comparison of Clinical Estimation and Stereophotogrammic Instrumented Imaging of Burn Scar Height and Volume

2024· article· en· W4391756185 sur OpenAlexafffund
Shyla Kajal Bharadia, Vincent Gabriel

Notice bibliographique

RevueEuropean Burn Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensFoothills Medical CentreAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésVolume (thermodynamics)EstimationMedicineBiomedical engineeringNuclear medicineEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Descriptive clinical tools for characterizing burn scars are limited by between-user variability and unknown sensitivity to change over time. We previously described preclinical assessment of stereophotogrammetry as a valid measure of burn-related scars. Here, we compared the estimated vs. instrumented measurements of maximum height and total positive volume of 26 burn scars. The burn scars were imaged with the QuantifiCare LifeViz Micro 3D camera. Three experienced wound care therapists first estimated, then measured using 3D Track software, the imaged scars’ height and volume. Two-factor analysis without replication was performed to calculate intraclass correlation coefficients (ICCs) between assessors’ estimated scar height and volume, and measured height and volume. Two-sided Wilcoxon tests were performed comparing the mean estimated height and volume with the estimated and measured outputs. The estimated scar height’s ICC was 0.595, and for volume, it was 0.531. The measured scar height’s ICC was 0.933 and for volume, it was 0.890. The estimated and measured volume were significantly different (z = −2.87, p = 0.041), while the estimated and measured height were not (z = −1.39, p = 0.161). Stereophotogrammic measurement of scar height and volume is more reliable than clinical photograph assessment. Stereophotogrammetry should be utilized when assessing burn scar height and volume, rather than subjective estimates from clinical scar tools.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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