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Enregistrement W1990718043 · doi:10.1080/17429590701523752

Patient‐reported outcomes with botulinum neurotoxin type A

2007· review· en· W1990718043 sur OpenAlexaff
Alastair Carruthers, Jean Carruthers

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmetic and Laser Therapy · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlabellaFacial rejuvenationPatient satisfactionClinical trialPatient-reported outcomeBotulinum neurotoxinPhysical therapyQuality of life (healthcare)SurgeryForeheadInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical trials establishing the efficacy of botulinum neurotoxin type A historically have included as outcomes investigator assessments and general patient global assessments of treatment. However, these outcomes are of limited value in determining the specific benefits desired by patients who seek facial rejuvenation. To address this issue, several patient-reported outcomes measures have been developed and utilized in clinical trials of botulinum neurotoxin type A (specifically, the BOTOX Cosmetic brand). The outcomes include the Self-Perception of Age (SPA) measure and the Facial Line Outcomes (FLO) questionnaire. On the FLO questionnaire, patients rate the degree to which their facial lines bother them; make them look older than they would like; prevent them from having a smooth facial appearance; and make them look tired, stressed, or angry when that is not how they feel. Several clinical trials have demonstrated significant improvements in these outcomes from baseline and versus placebo for the treatment of multiple upper facial lines as well as for treating the glabella as a single region. These outcomes data help in understanding patient objectives and motivations, establishing a treatment plan, and ensuring patient satisfaction. Clinicians can use the SPA measure for all patients to help show the value of treatment.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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