Creation and validation of a photonumeric scale for assessment of lip fullness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Validated, objective clinical scales are needed to assess aesthetic improvement of the lips after augmentation with dermal fillers. OBJECTIVE: To develop a lip fullness rating scale and establish its reliability for grading subjects in clinical trials or routine practice, and sensitivity for detecting clinically meaningful changes. METHODS: The Teoxane Lip Fullness Scale (TLFS), a proprietary, 5-grade photonumeric scale, was developed by clinical experts based on real subject photographs and was validated through both photographic and live subjects' evaluation. RESULTS: Clinician intra- and inter-rater agreement for the TLFS was substantial to almost perfect. Mean intra-rater weighted Kappa score between the two rounds of photographic validation was 0.92, and inter-rater agreement was substantial with an ICC of 0.93 for the combined rounds. Average intra-rater weighted Kappa score and inter-rater ICC for the live validation were equally high, reaching 0.91 and 0.89 respectively. Additionally, evaluators identified clinically significant differences between photographs of subjects presenting a 1-grade or 2-grade difference on the scale in 90% and 98% of cases, respectively. CONCLUSIONS: The intra-rater Kappa scores and inter-rater ICC met their pre-determined acceptance criteria of >0.70 in the photographic and live validation. The TLFS was shown to be a repeatable and reproducible Clinician Reported Outcome (Clin-RO) for healthcare providers to classify lip fullness both in clinical trials and in routine patient care. A 1-grade difference on the TLFS can detect a clinically meaningful difference in lip fullness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».