Utility Outcome Scores for Unilateral Facial Paralysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Facial paralysis is a debilitating condition. Dynamic and static facial reanimation remains a challenge for plastic surgeons and requires important resources. Our objective was to quantify the health state utility assessment (ie, utility score outcomes) of living with unilateral facial paralysis. METHODS: Utility assessments using visual analog scale, time trade-off, and standard gamble were used to obtain utility outcome scores for unilateral facial paralysis from a prospective sample of the general population and medical students. RESULTS: A total number of 123 individuals prospectively participated in the study. All measures (visual analog scale, time trade-off, and standard gamble) for unilateral facial paralysis [0.56±0.18, 0.78±0.21, and 0.79±0.21 respectively] were significantly different (P<0.0001) from the corresponding outcome scores for monocular blindness [0.61±0.21, 0.83±0.21, and 0.85±0.18, respectively] and binocular blindness [0.33±0.18, 0.65±0.28, and 0.65±0.29, respectively]. Linear regression analysis using age, race, income, and education as predictors of each of the utility scores for facial paralysis showed no statistical significance. CONCLUSIONS: In samples of the general population and medical students, all utility score outcome measures for facial paralysis were lower than those for monocular blindness. Our sample population, if faced with unilateral facial paralysis, would theoretically undergo facial reanimation procedures with a willingness to sacrifice 8 years of life and be willing to undergo a procedure with a 21% chance of mortality to attain perfect health, respectively.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».