Development and Validation of a Photonumeric Scale for Evaluation of Facial Skin Texture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A validated scale is needed for objective and reproducible comparisons of facial skin roughness before and after aesthetic treatment in practice and in clinical studies. OBJECTIVE: To describe the development and validation of the 5-point photonumeric Allergan Skin Roughness Scale. METHODS: The scale was developed to include an assessment guide, verbal descriptors, morphed images, and real subject images for each grade. The clinical significance of a 1-point score difference was evaluated in a review of image pairs representing varying differences in severity. Interrater and intrarater reliability was evaluated in a live-subject validation study (N = 290) completed during 2 sessions occurring 3 weeks apart. RESULTS: A score difference of ≥1 point was shown to reflect a clinically meaningful difference (mean [95% confidence interval] absolute score difference 1.09 [0.96-1.23] for clinically different image pairs and 0.53 [0.38-0.67] for not clinically different pairs). Intrarater agreement between the 2 validation sessions was almost perfect (weighted kappa = 0.83). Interrater agreement was almost perfect during the second rating session (0.81, primary end point). CONCLUSION: The Allergan Skin Roughness Scale is a validated and reliable scale for physician rating of midface skin roughness.
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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 | 0,027 | 0,029 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».