“I Want It to Look Natural”: Development and Validation of the FACE-Q Aesthetics Natural Module
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept of "natural" after a facial aesthetic treatment represents an understudied area. We added scales to FACE-Q Aesthetics to provide a means to measure this concept from the patient's perspective. OBJECTIVES: The objective of this study was to develop and validate the FACE-Q Aesthetic Natural module. METHODS: Concept elicitation interviews with people having minimally invasive treatments were conducted to explore the natural concept and develop scales. Patient and expert input refined scale content. An online sample (ie, Prolific) of people who had a facial aesthetic treatment was analyzed with Rasch measurement theory to examine psychometric properties. A test-retest reliability study was performed, and construct validity was examined. RESULTS: Interviews with 26 people were conducted. Three scales were developed and refined with input from 12 experts, 11 patients, and 184 online survey participants. Data from 1358 online participants provided evidence of scale reliability and validity. Reliability was high with person separation index, Cronbach alpha, and intraclass correlation coefficient values without extremes ≥0.82. Tests of construct validity confirmed that the scales functioned as hypothesized. Higher scores on the Expectations scale were associated with how important it was to have a natural look and movement after treatment. In addition, higher scores on the Natural Appearance and Natural Outcome scales correlated with better scores on other FACE-Q Aesthetics scales, and were associated with the face looking and feeling natural and with overall satisfaction with facial appearance. CONCLUSIONS: Many people seeking facial aesthetic treatments want to look natural after treatment. These new FACE-Q Aesthetics scales provide a means to measure the concept of natural from the patient's perspective.
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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 | 0,023 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».