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Enregistrement W3162160788 · doi:10.1097/01.asw.0000744344.46898.6e

Reliability of the Patient and Observer Scar Assessment Scale in Evaluating Linear Scars after Thyroidectomy

2021· article· en· W3162160788 sur OpenAlexaboutno aff
Jae‐Ho Chung, Sang‐Ho Kwon, Ki‐Jae Kim, Jae‐Min Lee, Jeongmin Yoon, Jeong‐Hyun Cheon, Eul‐Sik Yoon, Seung Ha Park

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarsLikert scaleThyroidectomyInternal consistencySurgeryReliability (semiconductor)Inter-rater reliabilityPhysical therapyObserver (physics)Patient satisfactionThyroidInternal medicineRating scaleStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare the reliability of the Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS) with the Vancouver Scar Scale (VSS) in evaluating thyroidectomy scars. METHODS: At 6 months after the operation, 112 patients who underwent thyroid surgery via collar neck incision were evaluated by two blinded plastic surgeons and two senior residents using the VSS and the observer component of the POSAS. In addition, the observer-reported VAS score and patient-reported Likert score were evaluated. Internal consistency, interobserver reliability, and correlations between the patient- and observer-reported outcomes were examined. RESULTS: The observer component of POSAS scores demonstrated higher internal consistency and interobserver reliability than the VSS. However, the correlations between the observer-reported VAS score and the patient-reported Likert score (0.450) and between the total sum of patient and observer component scores (0.551) were low to moderate. CONCLUSIONS: The POSAS is more consistent over repeated measurements; accordingly, it may be considered a more objective and reliable scar assessment tool than the VSS. However, a clinician's perspective may not exactly match the patient's perception of the same scar.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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