MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409023569 · doi:10.1093/jbcr/iraf019.023

23 Wound Characteristics and Other Predictive Factors of Hypertrophic Scarring in Pediatric Burns

2025· article· en· W4409023569 sur OpenAlexaboutno aff
J M T Willoughby, Kathy Prelack, Delaney Moslander

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic scarsIntensive care medicineSurgeryDermatologyScars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Though generally accepted, it is not a definitive rule that burn injuries under 10% TBSA that heal in less than 21 days will have no scarring. The aim of this study was to assess what factors impact the likelihood of a child developing hypertrophic scarring secondary to a burn injury healed under 21 days compared to those who healed over 21 days. Methods A retrospective study of 2,016 pediatric patients with burn injuries under 10% TBSA from a five-year period at a single burn center’s outpatient clinic was conducted. Descriptive statistics, Chi-square analysis, and logistic regression were used to describe the patients, compare those who developed scars to those who did not, and identify which factors increased a patient’s odds of developing hypertrophic scarring. A scar was considered present if the patient’s chart included a Modified Vancouver Scar Scale score or if medical notes or photography indicated a raised scar. Results Of the patients reviewed, 1,667 patients healed under 21 days, 349 healed over 21 days, and 13.5% of all patients developed hypertrophic scarring. There were three factors that significantly predicted higher odds of developing hypertrophic scarring in both populations: deeper wounds (OR = 13.324, p < 0.001; OR = 0.344, p = 0.018), increased time to healing (OR = 11.819, p < 0.001; OR = 0.254, p < 0.001), and higher %TBSA (OR = 1.497, p < 0.001; OR = 0.860, p = 0.039). This research indicated that children with Fitzpatrick skin type 6 whose wounds healed in over 21 days were less likely to develop hypertrophic scars than patients with lighter skin tones (OR = 5.426; p = 0.010). In the under 21 days group, being born female significantly increased the odds of hypertrophic scarring (OR = 1.934; p = 0.014). Additionally in this group, injuries on any part of the upper extremity, anterior trunk, thighs, head or face were significantly less likely to develop hypertrophic scarring than injuries on the palmar hand. Conclusions The results of this study are consistent with previous findings that larger and deeper wounds taking longer to heal are more likely to develop hypertrophic scarring. Contrary to previous research, patients with Fitzpatrick skin type 6 had lower odds of developing hypertrophic scarring. This result should be interpreted with caution as only 4.86% of all patients were Fitzpatrick skin type 6. The model accurately predicted scarring in the over 21-days group 64.8% of the time. However, within the under 21-days group, the model was only able to accurately predict development of hypertrophic scarring 5.5% of the time. Applicability of Research to Practice The ability to identify children who are at risk for development of hypertrophic scarring allows practitioners to provide interventions sooner to help decrease the sequelae from troublesome scars. Funding for the Study N/A

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Burn Care & ResearchMême sujetDermatologic Treatments and ResearchTravaux en français237 207