88 Lessons Learned Evaluating Ablative Fractional CO2 Laser for Burn-Related Donor Site Scars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Hypertrophic scar (HTS) remains a comorbidity of burn injury, often requiring split thickness skin grafting (STSG) and resulting in symptomatic HTS at grafted sites and STSG donor sites (DS). Literature supports the use of ablative fractional CO2 laser (FLSR) to treat HTS, however many trials lack control sites and tissue-level examinations. Given the widespread adoption of FLSR for HTS, delegation of non-treated scar sites for the sake of RCT is troubling for many clinicians. We trialed using STSG DS scars for randomization rather than withholding FLSR from HTS at grafted sites. Methods Patients (n=25) were treated for DS scar with FLSR. DS scars were randomized and treated with either 5 FLSR treatments, follow-ups, and standard of care (SOC) or SOC only. Prior to treatment, DS skin and normal skin (NS) were evaluated for trans-epidermal water loss (TEWL), melanin index (MI), elasticity, and erythema. Serial biopsies were analyzed for epidermal thickness, rete ridge ratio (RRR), and papillary dermal cellularity. All sites, including a separate STSG scar site, were evaluated using the patient and observer scar assessment scale (POSAS) and Vancouver Scar Scale (VSS). Results Prior to treatment, DS skin had increased TEWL (10.5±0.8 vs 8.3±0.5 g/m2h, n=18; p=0.03), decreased RRR (1.1±0.0 vs 1.3±0.1, n=16; p=0.0001), and increased cellularity (8.8±0.9% vs 4.9 ± 0.6%, n=17; p=0.0014) compared to NS. DS skin and NS were not different in MI (p=0.07), erythema (p=0.77), elasticity (p=0.06), or epidermal thickness (p=0.32). Over time, control site DS and laser-treated DS were not different in TEWL (p=0.92), elasticity (p=0.45), erythema (p=0.99), RRR (0.97), cellularity (0.99), MI, epidermal thickness, POSAS-O score, POSAS-P score, or VSS (p>0.99). Over time, burn scar had increased skin elasticity (172.0±15.5 vs 78.5±13.2 N/m, n=17; p=0.0065). Burn scar did change in TEWL (p=0.53), MI (p=0.24), erythema (p=0.99), POSAS-O score (p=0.78), POSAS-P score (p=0.13), or VSS (p>0.99) over time. Conclusions NS and DS skin possess inherent physiological differences, though not to the degree of STSG HTS vs. NS. FLSR may not alter the rate of maturation and remodeling of DS scar compared to current SOC. While improvement in scar assessment was observed in laser-treated STSG HTS, no specific control for these sites was analyzed. Due to differences in pathophysiology of HTS formation at STSG sites and DS, DS may not be an adequate substitute for STSG HTS when designing RCTs to evaluate the effect of FLSR. Applicability of Research to Practice Prior studies evaluating the use FLSR consist of low-powered clinical trials or case studies without control sites or tissue level examinations, prompting the design of a RCT in DS scars. However, this scar type may not be suitable for this study design. Future work should extend to extra-cellular matrix morphology and transcriptomics of donor site and burn scar healing to better understand the effects of laser treatment.
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 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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».