The BODY-Q Stretch Marks Scale: A Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stretch marks are common permanent dermal lesions that can cause psychosocial distress. A number of treatment modalities are available, with the majority targeted towards collagen production. OBJECTIVES: To develop and field test a new BODY-Q scale to measure appearance of stretch marks in order to provide a means to incorporate the patient perspective into future treatment studies. METHODS: We previously described the development of the BODY-Q conceptual framework, which involved a literature review, 63 patient interviews, 22 cognitive interviews and input from 9 experts, and the international field-test study that involved 403 weight loss and 331 body contouring patients. To develop the Stretch Marks scale, we reexamined appearance codes from the original interviews. The scale was field tested in an international study. Rasch measurement theory (RMT) analysis was used to refine the scale and examine measurement properties. RESULTS: The Stretch Marks scale was completed by 630 participants, who provided 774 assessments. After dropping 3 items, the data fit the Rasch model (P = 0.56). Items (eg, length, width, amount, location, up close) mapped out a well-targeted clinical hierarchy. All items had ordered thresholds and good item fit. There was no evidence of differential item functioning (bias) by gender, age group or language (English vs Danish). The scale evidenced high reliability (ie, person separation index = 0.94, Cronbach's alpha = 0.97). For construct validity, the mean score correlated with the total number of body areas with stretch marks, higher BMI before bariatric surgery, and other BODY-Q scales. CONCLUSIONS: This scale could be used to measure the impact of innovative treatments for stretch marks.
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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 | 0,021 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».