Developing Consensus-Based Guidelines for Case Reporting in Aesthetic Medicine: Enhancing Transparency and Standardization
Notice bibliographique
Résumé
Clinical case reporting plays a vital role in sharing detailed patient narratives, providing insights into rare conditions, innovative treatments, and unexpected outcomes. However, existing reporting guidelines in aesthetic medicine fail to capture the specific nuances of procedures and outcomes in this field. The authors' objectives were to develop comprehensive guidelines for Case REporting in Aesthetic Medicine (CREAM). The study employed a 3-phase consensus process, including a literature review, expert interviews, and a consensus meeting. A diverse group of 10 expert participants (plastic surgeons, dermatologists, noncore specialists, evidence-based medicine expert, and research scientist) in Phase I and 30 experienced aesthetic practitioners in Phase II contributed to the research. Statistical analysis was conducted to assess agreement levels among participants and explore associations and variations within the data. The participants represented various specialties, genders, LGBTQ+ identities, and ethnic backgrounds. The research resulted in the development of the CREAM guidelines, consisting of a 16-item checklist. The guidelines covered essential aspects of case reporting, such as patient and practice information, procedure details, clinical assessment and outcomes, adverse events, and ethical considerations. Statistical analysis indicated a high level of consensus among participants, as well as significant associations between checklist items. CREAM guidelines represent a step toward enhancing transparency and standardization in case reporting in aesthetic medicine. Adhering to these guidelines will allow authors to contribute to a robust evidence base, prioritize patient safety, and drive advancements aesthetic medicine.
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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 | 0,639 | 0,738 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,021 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».