Assessing Scar Outcomes Using Objective Scar Measurement Tools: An Adjunct to Validated Scar Evaluation Scales
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The assessment of scar outcomes is important to both patient care and research focused on understanding the results of medical and surgical interventions. The Vancouver Scar Scale (VSS) and Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS) are validated and simple instruments to assess scars. However, these subjective scales have shortcomings. The VSS fails to capture patient perception and has indeterminate validity and reliability. The POSAS captures patient perception, but the observer scale has been shown to have moderate amounts of interrater variability. Studies highlighting the ability of objective scar assessment tools to produce reliable and reproducible results are needed. In this study, the authors aimed to validate the use of the FibroMeter, ElastiMeter, and SkinColorCatch as objective adjuncts in the assessment of hypertrophic scar and keloid outcomes. METHODS: In this prospective single-center study, scars were assessed using the VSS, the POSAS, and the objective study tools (FibroMeter, ElastiMeter, and SkinColorCatch). Correlations between the different methods of scar assessment were measured. RESULTS: The FibroMeter and SkinColorCatch showed significant correlations with the VSS total and the observer POSAS total. The ElastiMeter showed significant correlations with both the patient and observer POSAS totals. Unexpected correlations between ElastiMeter measurements and the vascularity or pigmentation of scars indicate that scoring of these categories may be influenced by how severe the scar looks to the observer subjectively, underscoring the need for reliable objective scar assessment tools. CONCLUSION: The results highlight the ability of the FibroMeter, ElastiMeter, and SkinColorCatch to assess scars, and demonstrate their potential in serving as important adjuncts to previously validated scar assessment scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».