A comparison of skin grafts versus local flaps for facial skin cancer from the patient perspective: protocol for a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BRIEF ABSTRACT: This is a protocol to assess feasibility of conducting a prospective cohort study comparing local flaps versus skin grafts for surgical excision of skin cancer from the face. INTRODUCTION: Skin cancer is the most common malignancy worldwide and the face is one of the most common locations of occurrence. Surgical excision is the most popular treatment for small lesions of the face. Defects can be reconstructed using local flaps or skin grafts. There is a paucity of literature evaluating outcomes after skin cancer surgery from the patient's perspective using valid measurement tools. The purpose of this study is to assess the feasibility of conducting a prospective observational cohort study. The primary outcomes include recruitment rates, eligibility rate, compliance of intervention and rate of completion of the primary outcome (FACE-Q scales) at 3 months. Secondary outcomes include examining patient characteristic and FACE-Q score differences between local flaps to skin grafts and adverse events. METHODS AND ANALYSIS: This study is a prospective cohort study consisting of an anticipated 30 patients aged ≥18 years. The study population will consist of a consecutive sample of non-melanoma facial skin cancer patients undergoing a skin graft or local flap. Patients will be followed and evaluated with the FACE-Q questionnaire at 2 weeks, 3 months, 6 months and 1 year post-operation. The following criteria will determine success: patients who meet eligibility criteria >70%; recruitment rate >70%; compliance with intervention >90%; rate of completion of full-scale prospective study primary outcome (FACE-Q at 3 months) >80%; retention rate at 6-month follow-up visit >70%. DISCUSSION: The findings of this study will be used to guide the sample size calculation for a future, large-scale prospective study.Trial registration: ClinicalTrials.gov (NCT04842279).
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».