Establishing Convergent Validity of the FACE-Q Aesthetics Module Scales
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: FACE-Q Aesthetics scales can be used to assess patient-important outcomes following both surgical and nonsurgical facial cosmetic interventions. Convergent validity is the degree to which the scores of one measurement relate to another measuring a similar construct. OBJECTIVES: The aim of this study was to establish the convergent validity of 11 FACE-Q Aesthetics appearance scales vs the MERZ Aesthetics (Raleigh, NC) scales. METHODS: Data were collected from an online international sample of participants aged ≥20 years, who had presented to a dermatologist or plastic surgeon within the previous 12 months for a minimally invasive facial aesthetic treatment. Participants provided demographic and clinical data and completed 11 FACE-Q Aesthetics scales and 12 MERZ Aesthetics scales. Hypotheses regarding the strength of correlations between these scales were generated a priori. Adequate convergent validity was based on the percentage of correct hypotheses (>75%) and/or correlation ≥0.50 with an instrument measuring a similar construct. RESULTS: In total, 1259 participants were included in this survey. The mean [standard deviation] age of the participants was 42.6 [11.9] years old, and most were female (72.5%), Caucasian (76.9%), and living in the United States (49.9%) or the United Kingdom (42.9%). FACE-Q Lines Overall, Lower Face and Jawline, Appraisal of Lines-Forehead/Between Eyebrows/Crow's Feet/Lips/Nasolabial Folds/Marionette, and Lips scales demonstrated adequate convergent validity with patient-reported MERZ Aesthetics scales. The FACE-Q Face Overall and Cheeks scales did not show adequate convergent validity. CONCLUSIONS: This study provides evidence of convergent validity for FACE-Q Aesthetics appearance scales. Establishing the validity of these scales remains an iterative process and further studies comparing the FACE-Q to other related measurement tools are required to strengthen this evidence.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».