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Enregistrement W2608868124 · doi:10.1097/01.gox.0000516546.95995.47

Abstract 25: Normative Values for the BREAST-Q

2017· article· en· W2608868124 sur OpenAlexaff
Lily R. Mundy, Anne F. Klassen, Andrea L. Pusic, Carolyn L. Kerrigan

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineLumpectomyBreast reconstructionMastectomyNormativePsychosocialBreast augmentationBreast MRIGynecologyCancerSurgeryMammographyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The BREAST-Q measures patient satisfaction and well-being in breast surgery patients. It is a widely used, rigorously developed, patient-reported outcome questionnaire. However, there currently are no published normative values for the BREAST-Q, limiting interpretability. Our primary aim was to generate normative values for the BREAST-Q. These normative values were then used as a reference point to interpret BREAST-Q data in breast surgery patients. METHODS: Participants were recruited via the Army of Women, an online community of women with and without breast cancer that promotes breast cancer research. Participants completed one of the three unique pre-operative BREAST-Q questionnaires: Reduction, Augmentation, or Reconstruction. Inclusion criteria were female gender, age 18 years or greater, and no prior history of breast surgery or breast cancer. Analysis included descriptive statistics and a linear multivariate regression to determine variables associated with scale measures. A secondary analysis compared these normative values to a selected sample of published BREAST-Q data for reduction, augmentation and breast cancer patients. Breast cancer patients were divided into the following groups: mastectomy, lumpectomy, and reconstruction with autologous tissue or implants. RESULTS: A total of 3,618 women completed pre-operative BREAST-Q questionnaires: Reduction (n=1206), Augmentation (n=1211) and Reconstruction (n=1201). Mean age was 54.1 ± 12.8 years, mean BMI 26.6 ± 6.1, and bra-cup size ≥D was present in 39% of women (n=1403). Normative values for Satisfaction with Breasts (SwB), Psychosocial Well-being (PsWb), Sexual Well-being (SWb), Physical Well-being-Chest, and Physical Well-being-Abdomen (PhWb-C, PhWb-A) varied between modules. Negative predictors were BMI ≥30 and bra size ≥D. A comparison of normative scores to published breast surgery patient data for reduction, augmentation, and breast cancer are as follows. BREAST-Q scores were lower than the norm before and higher than the norm after breast reduction and augmentation, with the exception of post-operative Physical Well-being scores in augmentation patients. In patients with breast cancer, Satisfaction with Breasts scores were higher than the norm after autologous reconstruction and lower than the norm after mastectomy. Sexual Well-being scores were lower than the norm after mastectomy and lumpectomy. Physical Well-being-Chest scores were lower than the norm post-op for all breast cancer patients. CONCLUSIONS: Normative values provide an important reference point for interpreting BREAST-Q data. Normative values will improve the quantification of the health burden of surgical breast conditions. Normative values will additionally provide clinical context for interpreting the changes in satisfaction and well-being associated with breast reduction, augmentation, and breast cancer resection and reconstruction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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