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Enregistrement W2750850984 · doi:10.1001/jamafacial.2017.1083

The 10-Item Standardized Cosmesis and Health Nasal Outcomes Survey (SCHNOS) for Functional and Cosmetic Rhinoplasty

2017· article· en· W2750850984 sur OpenAlexaff
Sami P. Moubayed, John P. A. Ioannidis, Mikhail Saltychev, Sam P. Most

Notice bibliographique

RevueJAMA Facial Plastic Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmesisMedicineRhinoplastyOtorhinolaryngologySurgeryRhinologyNosePatient satisfaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Rhinoplasty is a common operation in which shape and function are intimately related, whether the procedure is cosmetic, functional, or combined in nature. There is currently no properly developed and validated patient-reported outcome measure (PROM) to evaluate both functional and cosmetic components of rhinoplasty. OBJECTIVE: To develop, validate, and field test the Standardized Cosmesis and Health Nasal Outcomes Survey (SCHNOS) to evaluate both functional and cosmetic outcomes of rhinoplasty. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Survey development study between October 2016 and April 2017 in a tertiary referral facial plastic and reconstructive surgery clinic. Preoperative and postoperative adult patients undergoing rhinoplasty, whether cosmetic or reconstructive, were included. A fifth group of adult nonrhinoplasty patients (facial cosmetic or reconstructive) were also included for the field test. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Generated and reduced items, psychometric validation measures of the SCHNOS, and differences on scales between groups. RESULTS: For survey development, a total of 18 patients and 5 experts were interviewed. Of these patients, 5 were male, and 13 were female. Their mean (SD) age was 38 (14.8) years (range, 20-64 years). Field testing included 191 patients (67% were women and the mean [SD] age was 41.5 [15.8] years). A total of 10 items were included after generation, cognitive interviews, and item reduction. The 10 items represent 2 domains: nasal obstruction (first 4 items) and nasal cosmesis (last 6 items). For both domains, Cronbach α was excellent: 0.94 (95% CI, 0.92-0.95) for obstruction and 0.94 (95% CI, 0.93-0.95) for cosmesis. Exploratory factor analysis using scree plots for each domain showed that the domains are unidimensional in nature with each domain evaluating what it is intended to assess (nasal obstruction and cosmesis). The factor loading estimates were high for all the items, varying from 0.74 to 0.92. Kruskal-Wallis testing showed a significance level of P < .001 when evaluating the difference between groups (preoperative cosmetic, postoperative cosmetic, preoperative functional, postoperative functional, and nonrhinoplasty) for all individual questions, composite scores, and Nasal Obstruction Symptom Evaluation (NOSE) score. Correlations between the obstruction composite score and the NOSE scores were r = 0.943 (P < .001), which is very strong. The obstruction and cosmesis composite scores were only weakly correlated (r = 0.388; P < .001). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: We have developed and validated a new PROM to evaluate both functional and cosmetic rhinoplasty patients. The domains of obstruction and cosmesis were found to be internally consistent and unidimensional. The SCHNOS provides a short, validated questionnaire that we recommend for use in all functional or cosmetic rhinoplasty patients. LEVEL OF EVIDENCE: N/A.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations221
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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