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 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 | 0,055 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».