A systematic review of procedural treatments for burn scars in children: Evaluating efficacy, safety, standard protocols, average sessions and tolerability based on clinical studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managing burn scars in children presents significant challenges. This study investigates effective treatment methods for burn scars, focusing on efficacy, safety, standard protocols and tolerability. Major databases such as PubMed, Scopus and Web of Science were thoroughly searched up to August 2024, emphasizing procedural treatments for burn scars in children. Key data collected included participant demographics, sample sizes, intervention methods, follow‐up protocols, treatment effectiveness and reported adverse events. A total of 256 children were assessed, with all procedural treatments yielding satisfactory outcomes. Among the various methods, trapeze‐flap plasty and percutaneous collagen induction showed improvements in all patients. In the laser treatment group, which included 161 children, the Vancouver Scar Scale (VSS) score reduction ranged from 55.55% to 76.31%, with outcomes rated as good (24.61%) to excellent (60%). Laser treatment using local anaesthesia proved to be well tolerated by children. Our findings indicate that various methods—including trapeze‐flap plasty, percutaneous collagen induction, phototherapy and fractional CO2 laser—demonstrate a relatively good response and an acceptable safety profile. Notably, light‐based therapies/lasers may serve as safe, effective and tolerable options for scar treatment in this age group, often eliminating the need for general anaesthesia.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».