Applicability of Patient-Reported Outcome Measures to Aesthetic Medicine Patient Archetypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcome measures (PROMs) are valuable in understanding patient motivations, setting expectations, and ensuring satisfaction. As the aesthetic industry expands globally, factors that motivate the treatment goals of the aesthetic patient reflect evolving social, cultural, and commercial influences. OBJECTIVE: This article will assess the applicability of current PROMs used in aesthetic medicine to an increasingly diverse patient population and consider their ability to measure the underlying motives that drive different types of patients to pursue their specific goals. METHODS: PubMed database was searched for studies using PROMs to evaluate the motivations and expectations of aesthetic patients. RESULTS: Seven validated aesthetic PROM tools were reviewed against a backdrop of different patient segments as represented by the 4 patient archetypes: Positive Aging, Beautification, Correction, and Transformation. None of the tools could universally represent the individual motivations and expectations of all 4 patient archetypes. CONCLUSION: There is a need for updated PROMs in aesthetics that are applicable to patients with different motivations or expected outcomes than the traditional rejuvenation patient. PROMs that help decode patient motivations and that are developed with more diverse patient involvement will help aesthetic clinicians better understand the goals and expectations of new patient segments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».