Development of a New Patient-reported Outcome Instrument to Evaluate Treatments for Scars: The SCAR-Q
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Every year millions of individuals acquire scars. A literature review of patient-reported outcome (PRO) instruments identified content limitations in existing scar-specific measures. The aim of this study was to develop a new PRO instrument called SCAR-Q for children and adults with surgical, traumatic, and burn scars. METHODS: We performed a secondary analysis of the qualitative datasets used in the development of PRO instruments for plastic and reconstructive surgery, that is, BREAST-Q, FACE-Q, BODY-Q, and CLEFT-Q. The keyword "scar*" was used to extract scar-specific text. Data were analyzed to identify concepts of interest and to form a comprehensive item pool. Scales were developed and refined through multiple rounds of cognitive interviews with patients and with input from international clinical experts between July 2015 and December 2016. RESULTS: A total of 52 children and 192 adults from the qualitative datasets provided between 1 and 34 scar-specific codes (n = 1,227). The analysis led to the identification of 3 key domains for which scales were developed: scar appearance (eg, size, color, contour), scar symptoms (eg, painful, tight, itchy), and psychosocial impact (eg, feeling self-conscious, bothered by scar). Cognitive interviews with 25 adults and 20 pediatric participants with scars, plus feedback from 27 clinical experts, led to rewording and removal of items, and new items added. These steps ensured content validity for SCAR-Q in a broad range of scars. CONCLUSIONS: The SCAR-Q is now being field-tested. Once completed, we anticipate SCAR-Q will be used in clinical practice and in clinical trials to test different scar therapies.
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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 | 0,031 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».