Objective Interpretation of Surgical Outcomes: Is There a Need for Standardizing Digital Images in the Plastic Surgery Literature?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Subjective interpretation of preoperative and postoperative photographs is heavily relied on for evaluating standards of care. For preoperative and postoperative digital images to accurately reflect surgical outcomes, image characteristics, other than acquisition, must be rigidly standardized. The authors investigated, using objective methodology, the consistency of published images within the plastic surgery literature. Methods: A panel reviewed four plastic surgery journals (Aesthetic Plastic Surgery, Aesthetic Surgery Journal, Plastic and Reconstructive Surgery, and the British Journal of Plastic Surgery), with 100 consecutive, color, digital, paired preoperative and postoperative images per journal compared. Image characteristics, including color, brightness, contrast, resolution, view, zoom, size, image labeling, background, patient clothing, accessories, makeup/tan, facial expression, and hairstyle, were objectively assessed using a five-point Likert scale; mean values were tabulated and compared among journals; and statistical significance was determined (p < 0.05). Results: The most consistent characteristics among journals included labeling (4.782) and size (4.867), in contrast to clothing (3.097) and hairstyle (3.724) (p < 0.001). Much variability was also present in color, brightness, and view. Plastic and Reconstructive Surgery and American Aesthetic Plastic Surgery were the two most consistent journals when all image characteristics were combined, scoring 4.6 and 4.5, respectively (p ≤ 0.01). Conclusions: Standardization of photographic images is essential in plastic surgery for validity of results. Overall, the authors have demonstrated that much variability exists for all image characteristics between preoperative and postoperative images. Many are crucial to the evaluation of the surgical outcome depicted. In a specialty with a dramatically increasing trend toward communication by means of digital imaging, an effort toward standardization is essential.
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 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 | 0,101 | 0,355 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».