Quantifying Neck Fibrosis: Establishing the Domain Structure of the Neck Fibrosis Scale
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We recently described the development of the Neck Fibrosis Scale (NFS). In this submission, we confirm domain structure and validate a scoring system for the NFS. STUDY DESIGN: Prospective cross-sectional study. METHODS: Between January 2020 and December 2021, 127 head and neck cancer patients with varying degrees of cutaneous neck fibrosis completed the original 15 item NFS. Exploratory factor analysis was used to identify optimal groupings with similar underlying factors. The association between the domains of the NFS and various measures of neck morbidity (i.e., construct validity) were assessed using gamma regression. RESULTS: Exploratory factor analysis confirmed 13 of the 15 items from the NFS mapped onto two factors, which were labelled 'physical' and 'emotional' domains. Of the remaining two items, 'energy' did not load uniquely onto one factor and was removed. 'Neck-swelling' did not load on either factor (loadings <0.3) but was retained within the physical domain based on clinical importance. This resulted in a revised 14-item questionnaire. Internal consistency for these two domains was high (>0.8, p < 0.01). Both the physical and emotional domains of the revised NFS show strong correlation with the neck dissection impairment index and neck range of motion. The physical domain strongly correlated with neck elasticity (0.902 [95%CI 0.839-0.972], p < 0.01). Patients receiving multimodal therapy had physical domain scores that were 31.6% [95% 13.9-51.8] higher (worse) than unimodal therapy patients. CONCLUSIONS: A domain structure and scoring strategy have been developed for the NFS. Future efforts should be directed toward an evaluation of responsiveness. LEVEL OF EVIDENCE: NA Laryngoscope, 133:2198-2202, 2023.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».