Psychometric validation of the FACE‐Q Aesthetics Satisfaction with Temples scale in individuals seeking minimally invasive treatment to improve temple hollowing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The FACE-Q Aesthetics is used extensively to measure patient reported outcomes for minimally invasive and surgical facial aesthetic treatments. We recently developed a new FACE-Q scale to assess satisfaction with the appearance of the temples. AIM: The aim of this study was to field test the FACE-Q Satisfaction with Temples scale to examine its psychometric properties. METHODS: The FACE-Q Satisfaction with Temples scale was administered to 171 adults (22 years or older) seeking minimally invasive treatment to improve temple hollowing as part of a clinical trial. The severity of temple hollowing was established through the clinician-reported Allergan Temple Hollowing scale (clinician-rated). The psychometric properties of the FACE-Q Satisfaction with Temples scale were established by testing Rasch Measurement Theory (RMT) assumptions and model fit; unidimensionality by principal component analysis; and construct validity by hypothesis testing. RESULTS: = 20.47, df = 24, p = 0.67), all items had ordered thresholds, and good item fit. Scale reliability was high, with Person Separation Index and Cronbach alpha values with and without extremes ≥0.93. Principal component analysis revealed a single component with high factor coefficients. Construct validity was established as scores for the Satisfaction with Temples and Face Overall scales were correlated (r = 0.623, p < 0.001). CONCLUSION: The FACE-Q Satisfaction with Temples scale is a reliable and valid measure that can be used in clinical practice and research to measure outcomes following treatment for temple hollowing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».