FACE-Q Skin Cancer Module for measuring patient-reported outcomes following facial skin cancer surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The patient's perspective of their facial scar after skin cancer surgery influences perception of care and quality of life (QoL). Appearance satisfaction after surgery is also an important but often overlooked treatment outcome. OBJECTIVES: To report the psychometric validation of the FACE-Q Skin Cancer Module consisting of five scales, measuring appearance satisfaction (Satisfaction with Facial Appearance, Appraisal of Scars), QoL (Cancer Worry, Appearance-related Psychosocial Distress) and the patient experience (Satisfaction with Information: Appearance). METHODS: Participants underwent Mohs surgery for facial basal or squamous cell carcinoma or excision of early facial melanoma. Cohort 1 received a set of scales before and after surgery. Cohort 2 received the scales on two occasions in the postoperative period for test-retest reliability. Rasch measurement theory was used to select (item-reduce) the most clinically meaningful items for the scales. Reliability, validity, floor and ceiling effects and responsiveness were also analysed. RESULTS: Of 334 patients, 209 (response rate 62·6%) were included. Rasch analysis reduced the total scale items from 77 to 41. All items had ordered thresholds and good psychometric fit. Reliability was high (Person separation index and Cronbach's α ≥ 0·90) and scales measuring similar constructs were correlated. High floor and ceiling effects were seen for the scales. The Cancer Worry scale demonstrated responsiveness (P = 0·004). CONCLUSIONS: The FACE-Q Skin Cancer Module meet the requirements of the Rasch model providing linearized measurement. Discriminating between patients with minimal appearance or worry impairment may be a limitation. The scales can be used for larger validation studies, clinical practice and research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle