Systematic review on the content of outcome measurement instruments on scar quality
Notice bibliographique
Résumé
Background: Measurements of scar quality are essential to evaluate the effectiveness of scar treatments and to monitor scars. A large number of scar scales and measurement devices have been developed, which makes instrument selection challenging. The aim of this study was to provide an overview of the content (ie, included items) of all outcome measurement instruments that measure scar quality in different types of scars (burn, surgical, keloid, and necrotizing fasciitis), and the frequency at which the instruments and included items are used. Methods: A systematic search was performed in PubMed and Embase.com up to October 31, 2018. All original studies reporting on instruments that measured at least 1 characteristic of scar quality were included and the instrument’s content was extracted. Results: We included 440 studies for data extraction. Included instruments (N = 909) were clinician-reported scales (41%), measurement devices (30%), patientreported scales (26%), and combined clinician- and patient-reported scales (3%). The Observer scale of the Patient and Observer Scar Assessment Scale, the Cutometer, the Patient Scale of the Patient and Observer Scar Assessment Scale, and the modified Vancouver Scar Scale were the most often used instrument in each of these categories, respectively. The most frequent assessed items were thickness, vascularity, pigmentation, pliability, pain, and itch. Conclusion: The results of this study lay the foundation for our future research, which includes an international Delphi study among many scar experts, and an international focus group study among scar patients, aiming to elucidate how scar quality must be defined and measured from both professional and patient perspectives.
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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 | 0,037 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».