Development of a breast reconstruction satisfaction questionnaire (BRECON): Dimensionality and clinical importance of breast symptoms, donor site issues, patient expectations, and relationships
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a valid, reliable and responsive, self-administered questionnaire to assess women's satisfaction with breast reconstruction. METHODS: Item generation: Three sources for item inventory were utilized: focus groups, expert panel, and literature review.Item reduction: Item impact scores were derived from patients and experts each ranking the importance and frequency of each item. Correlation between patient and expert scores was calculated. The highest impact questions were maintained. RESULTS: Four focus groups comprising 20 women generated 515 items, 10 experts developed 171 items, and literature review produced 227 items. These 913 potential items were reduced to 183 by combining redundancy. The 183 items underwent formal reduction by assessing importance and frequency of each item. Thirty-two of 40 reconstructed women and 19 of 19 experts responded to the mail-out. Seventy-seven items of the women's top 100 also made the experts' top 100 list. Intraclass correlation between patients and experts was 0.71 [0.62 0.77], indicating "good" but not "excellent" agreement, reinforcing the importance of patient involvement in questionnaire development. Women rated abdominal donor site issues higher than experts, and experts rated breast softness and symmetry higher than women. CONCLUSIONS: A 100-item pilot questionnaire for breast reconstruction satisfaction was developed for psychometric testing.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».