The Utility of Outcome Studies in Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: Outcome studies help provide the evidence-based science rationalizing treatment end results that factor the experience of patients and the impact on society. They improve the recognition of the shortcoming in clinical practice and provide the foundation for the development of gold standard care. With such evidence, health care practitioners can develop evidence-based justification for treatments and offer patients with superior informed consent for their treatment options. Furthermore, health care and insurance agencies can recognize improved cost-benefit options in the purpose of disease prevention and alleviation of its impact on the patient and society. Health care outcomes are ultimately measured by the treatment of disease, the reduction of symptoms, the normalization of laboratory results and physical measures, saving a life, and patient satisfaction. In this review, we outline the tools available to measure outcomes in plastic surgery and subsequently allow the objective measurements of plastic surgical conditions. Six major outcome categories are discussed: (1) functional measures; (2) preference-based measures and utility outcome scores; (3) patient satisfaction; (4) health outcomes and time; (5) other tools: patient-reported outcome measurement information system, BREAST-Q, and Tracking Operations and Outcomes for Plastic Surgeons; and (6) cost-effectiveness analysis. We use breast hypertrophy requiring breast reduction as an example throughout this review as a representative plastic surgical condition with multiple treatments available.
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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 | 0,225 | 0,394 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».