Validation of a Questionnaire for Measuring Morbidity in Breast Hypertrophy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing body of evidence suggesting that body mass index and predicted breast resection weight may not be appropriate criteria for determining insurance eligibility for breast reduction surgery. Eligibility should ideally be based on need. However, no method for determining need in patients seeking reduction surgery currently exists. The purpose of this investigation was to develop a validated questionnaire for measuring the burden of breast hypertrophy. METHODS: Forty-five symptoms specific to breast hypertrophy were incorporated into a questionnaire that was subsequently administered to a sample of 101 women. Reliability and validity testing was performed according to established psychometric criteria. RESULTS: Three items were omitted based on low item remainder coefficients (Cronbach's alpha) and three were eliminated because of excessive skew. Intraclass correlation coefficients of 0.85 indicated favorable test-retest reliability. Content validity was achieved through the study design and then confirmed by a group of 11 plastic surgeons. The questionnaire showed reasonable criterion validity when compared with corresponding domains in the Short Form-36. Construct validity was excellent. Exploratory factor analysis revealed five questionnaire subdomains: (1) physical implications, (2) poor self-concept, (3) body pain, (4) negative social interactions, and (5) physical appearance. CONCLUSIONS: The authors have developed an evaluative tool termed the Breast Reduction Assessed Severity Scale Questionnaire for measuring the burden of breast hypertrophy. The questionnaire produces subdomain scores and an overall measurement of the burden of breast hypertrophy that may be useful in the assessment of patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».