Response to "The FACE-Q: The Importance of Full Disclosure and Sound Methodology in Outcomes Studies"
Notice bibliographique
Résumé
We are writing in response to Dr Swanson's letter “FACE-Q and the Importance of Full Disclosure and Sound Methodology in Outcomes Studies.”1 We were disappointed Swanson found so little positive to say about a research program that was shaped both by the involvement of dozens of clinicians and the opinions and voices of hundreds of patients. We developed the FACE-Q in a transparent, scientifically rigorous fashion through the application of sound methodology and are confident that the FACE-Q provides a valuable tool for the advancement of outcomes research and evidence-based practice in aesthetic surgery.2 Patient-reported outcome (PRO) instruments are increasingly deployed as part of significant clinical decisions. Such assessment tools require serious attention and careful development to ensure that they generate valid, reliable data.3 This approach is generally understood by researchers, clinicians, policy makers, and governments.4–6 The methodology for developing PRO instruments not only is well established but also has been created mainly outside the plastic surgery field. In developing the FACE-Q, we have meticulously followed internationally accepted guidelines.7 Our study design, patient recruitment processes, and analysis techniques are accordingly appropriate,8 and all our work has been strictly peer-reviewed, beginning with grant submission through publication. As we acknowledged in our article, our study has certain limitations; however, many concerns raised by Swanson regarding methodology (consecutive patients, selection bias, confounders, etc) are misguided. These terms refer to a clinical study's validity, where validity —internal and external—is a technical term related to the magnitude of bias.9 The term validity when …
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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 | 0,447 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».