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Enregistrement W2922014669 · doi:10.1093/jbcr/irz013.055

52 SCAR-Q, A Patient-Reported Outcome Measure for Scars, Field-Test of Individuals with Burn Scars

2019· article· en· W2922014669 sur OpenAlexaff
Natalia Ziolkowski, Joel Fish, Andrea L. Pusic, R. She, Cecilia Arriagada, David Greenhalgh, Anne F. Klassen

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarsPromPsychosocialHypertrophic scarPopulationSurgeryHypertrophic scarsDermatologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As mortality rates of burn survivors continues to decrease, burn surgeons are facing more complex reconstructive challenges and need a systematic way to elicit patient input about their scars. Burn scars are especially difficult to treat as the vast majority will develop hypertrophic scars, which are more symptomatic and lead to increased functional and cosmetic disabilities. A comprehensive scar-specific PROM for the burn, surgical, and traumatic scar populations was field-tested worldwide. Our aim is to describe the field-test findings specific for the burn population and the overall Rasch Measurement Theory (RMT) analysis. A preliminary PROM, the SCAR-Q, was developed from a secondary analysis of 244 qualitative interviews, 45 cognitive interviews, and feedback from 27 clinical experts worldwide to encompass three scales: Appearance, Symptoms, and Psychosocial Impact. SCAR-Q was field-tested in 4 burn-specific clinics worldwide. RMT was used to analyze its psychometric properties and to further refine it of the overall sample. Of the 731 participants who filled out the SCAR-Q booklet, a total of 184 burn survivors completed the SCAR-Q study booklet. The majority were adults(87,47%), individuals with flame burns(97,53%), immature scars(92,50%), normal scar type(96,52%), spanning multiple anatomic locations(average 3.1+/12.9). The RMT findings are on the overall sample. RMT analysis decreased the number of items from 48 to 29 due to poor item fit, disordered thresholds, and/or redundancy. No DIF was found based on scar etiology suggesting items worked the same across all scar etiologies. Person separation indexes were above 0.80 (with extremes) and 0.79 (without extremes). Cronbach’s alpha values were 0.91 and higher, and the intraclass correlation coefficients were 0.88 and above. Lower mean scores were associated with burn scars on all three SCAR-Q scales. With surgical evaluations becoming more person-centered, a PROM specific to scars is essential to adequately capture patient concerns and the impact of interventions on their lives. The SCAR-Q can be used in the burn scar population. We anticipate that SCAR-Q will be used to determine the crucial timing for scar modulation, evaluate outcomes in scar therapies, aid in clinical trials, and be part of quality improvement initiatives.

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)0,011
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
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)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,312 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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