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Enregistrement W4232577315 · doi:10.1097/00042728-200811001-00002

A Validated Brow Positioning Grading Scale

2008· article· en· W4232577315 sur OpenAlexaff
Alastair Carruthers, Jean Carruthers, Bhushan Hardas, Mandeep Kaur, ROMAN GOERTELMEYER, Derek Jones, Berthold Rzany, Joel L. Cohen, Martina Kerscher, Timothy C. Flynn, Corey S. Maas, Gerhard Sattler, Alexander Gebauer, Rainer Pooth, KATHLEEN MCCLURE, ULLI SIMONE-KORBEL, Larry Buchner

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEyebrowIntraclass correlationGrading scaleMedicineGrading (engineering)OrthodonticsRating scaleScale (ratio)SurgeryStatisticsMathematicsPsychometricsCartographyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND One of the first areas to show facial aging is the periorbital region, where brow malposition contributes to the overall appearance of aging. Movement and positioning of the brows are also sex specific. Men may desire a low brow, whereas women may prefer high, arched brows. OBJECTIVES To develop the Brow Positioning Grading Scale for objective quantification of eyebrow position and to establish the reliability of this photonumeric scale for clinical research and practice. MATERIALS AND METHODS A 5-point photonumeric rating scale was developed to objectively quantify positioning of eyebrows at rest. Nine experts rated photographs of 35 subjects twice with regard to positioning of the eyebrow in comparison with morphed images. Inter- and intrarater variability was assessed by computing intraclass correlation coefficients. RESULTS Bubble plots (bivariate scatter plots) demonstrated linearity in judgment by the experts. The test–retest correlation coefficients were acceptable for each expert. CONCLUSION The 5-point photonumeric scale generated spans the positioning of the eyebrow for which patients commonly seek correction. The scale is well stratified for consistent rating.

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 enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,482

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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