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Enregistrement W4400429947 · doi:10.1002/lsm.23822

Addressing Burn Hypertrophic Scar Symptoms Earlier: Laser Scar Revision May Begin as Early as 3–6 Months After Injury

2024· article· en· W4400429947 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Slavinsky, J Wong, Bonnie C Carney, Davon Lee, Rebekah Allely, Jeffrey W. Shupp, Shawn Tejiram, Taryn E Travis

Notice bibliographique

RevueLasers in Surgery and Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarsErythemaIntervention (counseling)ContractureIntense pulsed lightBurn injurySurgeryLaser treatmentPhysical therapyHypertrophic scarDermatologyLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: laser (FLSR) is used to treat hypertrophic scars (HTSs) resulting from burn injuries, which are characterized by factors, such as erythema, contracture, thickness, and symptoms of pain and itch. Traditionally, waiting a year after injury for scar maturation before starting laser treatment has been recommended; however, the potential benefits of earlier intervention have gained popularity. Still, the optimal timing for beginning laser intervention in patients with HTSs remains uncertain. This study aims to evaluate the ideal timing for the initiation of FLSR for HTSs using several qualitative and quantitative assessment measures. It was hypothesized that early intervention would lead to similar improvement trends as later intervention, however, would be more ideal due to the shortened time without symptom relief for patients. METHODS: Patients who received three or more laser treatment sessions and completed both pre- and posttreatment evaluations were included in this analysis (n = 69). FLSR treatment was administered at 4-8-week intervals. Patients starting treatment before 6 months after injury were classified as the early-stage intervention group and those beginning treatment at 6-12 months after injury were classified as the late-stage intervention group. Demographic data, including the age of patients at the time of first treatment, age of scars at the time of first treatment, biological sex, ethnicity, Fitzpatrick skin type, and use of laser-assisted drug delivery, were collected by retrospective chart review. Patients were evaluated on six subjective scales and objectively for scar stiffness with durometry. For all scales, higher scores indicate worse scars. A two-way ANOVA, Student's t-test, and Mann-Whitney U-test were used to compare scores from the pre- to posttreatment evaluations. RESULTS: There were no significant differences between the groups for any of the demographic or scar-specific variables; thus, differences in outcome can be attributed to the timing of intervention. Both groups demonstrated an improvement in scars with treatment over time (p < 0.05). Both early- and middle-stage initiation showed scar symptom improvement in five out of six scales. In the late-stage intervention, the Patient and Observer Scar Assessment Scale-Patient average score did not show improvement. In the early-stage intervention, the Vancouver Scar Scale total did not show improvement. Quantitative evaluation of scar stiffness by durometry did not show symptom improvement in either group. The Scar Comparison Scale demonstrated the greatest improvement across groups. CONCLUSION: Laser treatment led to scar improvement in at least one scale at each stage of initiation. Both intervention timelines resulted in equivalent outcomes, and early intervention should be considered when initiating FLSR treatment in burn scars to alleviate symptoms earlier.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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