How to Assess Scar Quality in Pediatric Burn Patients: A Systematic Review on the Type and Content of Outcome Measurement Instruments
Notice bibliographique
Résumé
Measuring scar quality is important for monitoring scar development and evaluating treatment outcomes. Given the substantial representation of children within the burn population and their susceptibility to lifelong scarring, evaluating scar quality is particularly important in this group. This study provides an overview of outcome measurement instruments used to assess scar quality in pediatric burn patients. A systematic literature search was conducted in PubMed, EMBASE and Web of Science covering studies published up to March 25, 2024. We included original research studies in English that measured at least one scar quality characteristic in pediatric burn patients. We included 328 studies and identified 585 outcome measurement instruments: clinician-reported outcome measures (CROMs) (53%), measurement devices (25%), and patient-reported outcome measures (PROMs) (22%). The most frequently used instruments were the (modified) Vancouver Scar Scale, ultrasound, and the Patient and Observer Scar Assessment Scale Patient scale, respectively. Thickness and itch were the most frequently assessed scar characteristics. The use of PROMs has increased over the past decade, particularly after 2016, highlighting their growing attention. Among the studies using PROMs, 42% reported age-related conditions, with thresholds for independent completion ranging from 5 to 16 years. However, CROMs are the most frequently used instruments. While PROMs, CROMs and measurement devices are valuable, they are often not specifically designed for or validated in pediatric burn patients, and therefore they could benefit from further development or validation to better address the specific needs of pediatric burn patients.
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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 | 0,016 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».