FACE-Q Eye Module for Measuring Patient-Reported Outcomes Following Cosmetic Eye Treatments
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Aesthetic eye treatments can dramatically change a person's appearance, but outcomes are rarely measured from the patient perspective. The patient perspective could be measured using an eye-specific patient-reported outcome measure. OBJECTIVE: To describe the development and psychometric evaluation of FACE-Q scales and an adverse effect checklist designed to measure outcomes following cosmetic eye treatments. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Pretreatment and posttreatment patients 18 years and older who had undergone facial aesthetic procedures were recruited from plastic surgery clinics in United States and Canada and completed FACE-Q scales between June 6, 2010, and July 14, 2014. We used Rasch Measurement Theory, a modern psychometric approach, to refine the scales and to examine psychometric properties. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The FACE-Q Eye Module, which has 4 scales that measure appearance of the eyes, upper and lower eyelids, and eyelashes. Scale scores range from 0 (worst) to 100 (best). The module also includes a checklist measuring postblepharoplasty adverse effects. RESULTS: Overall, 233 patients (81% response rate) 18 years and older participated. Adverse effects included being bothered by eyelid scars, dry eyes, and eye irritation. In Rasch Measurement Theory analysis, each scale's items had ordered thresholds and good item fit. Person Separation Index and Cronbach α were greater than or equal to 0.83. Higher scores on the eye scales correlated with fewer adverse effects (range, -0.26 to -0.36). In the pretreatment group, older age correlated with lower scores (range, -0.42 to -0.51) on the scales measure appearance of the eyes and upper and lower eyelids. Compared with the pretreatment group, posttreatment participants reported significantly better scores on the scales measuring appearance of eyes overall, as well as upper and lower eyelids. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The FACE-Q Eye Module can be used in clinical practice, research and quality improvement to collect evidence-based outcomes data. LEVEL OF EVIDENCE: NA.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 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 ».