Development and Validation of a Scale for Acne Scar Severity (SCAR-S) of the Face and Trunk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: scarring is an important component of overall acne severity, but there are no global scales for its evaluation inclusive of the face and trunk. OBJECTIVE: our objective was to develop a global scale for acne scar severity inclusive of the trunk and the face. METHODS: a six-category global severity scale (SCAR-S) was developed for assessment of acne scarring at each of the face, chest, and back. We evaluated SCAR-S against acne severity and patient-reported scar severity. RESULTS: of 973 subjects, 73% reported acne scarring. Self-assessment of scarring was associated with facial SCAR-S and overall SCAR-S scores (p < .001, r = .31 and .30, respectively). Acne scarring was observed at the face in 87%, the back in 51%, and the chest in 38%. Clinically relevant scarring (mild or greater) at each of these regions was 55%, 24%, and 14%, respectively. Acne severity correlated with SCAR-S (p < .001) for the back (r = .612), the chest (r = .548), and the face (r = .514). Acne duration correlated with patient-reported severity of scarring (r = .244) and overall SCAR-S scores (r = .152). Clinically relevant scarring increased with acne duration. CONCLUSION: SCAR-S is a practical, validated, global system for acne scar evaluation and is clinically relevant in overall severity grading of acne.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».