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Enregistrement W4410543094 · doi:10.1093/asj/sjaf075

Measuring Satisfaction with Minimally Invasive Aesthetic Treatments with the SKIN-Q Treatment Outcome Scale

2025· article· en· W4410543094 sur OpenAlexaffabout
Anne F. Klassen, Charlene Rae, Lucas Gallo, Stefan Cano, Manraj Kaur, Steven Dayan, Katie Armstrong, Lotte Poulsen, Elena Tsangaris, Katherine B. Santosa, Andrea L Pusic

Notice bibliographique

RevueAesthetic Surgery Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelCronbach's alphaMedicinePatient-reported outcomeScale (ratio)Patient satisfactionOutcome (game theory)Face validityConstruct validityPhysical therapyTest (biology)Reliability (semiconductor)PsychometricsClinical psychologyQuality of life (healthcare)SurgeryPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A key outcome in aesthetic treatments is the patient's view of how their skin looks and feels after a treatment. OBJECTIVES: The aim of this study was to add a Treatment Outcome scale to the SKIN-Q patient-reported outcome measure. METHODS: Concept elicitation interviews were performed with patients in Canada and the United States. Data were coded, analyzed, and used to draft a Treatment Outcome scale. The scale was refined with patient and expert feedback and field tested in an online sample (ie, Prolific). Psychometric analyses were performed to examine reliability and validity. RESULTS: The concept elicitation interviews included 26 participants. The first draft of the Treatment Outcome scale included 32 items that assessed changes in appearance (eg, look better) and well-being (eg, feel more confident). Items were revised with input from 12 experts, 11 patients, and 174 online participants who had aesthetic face and/or body treatments and provided 180 survey responses, resulting in 36 items. Prolific data from 499 participants provided 542 assessments. The sample comprised 80.6% women; 78.8% had a facial treatment, 11.4% had a body treatment, and 9.8% had both. Data for a final 10-item Treatment Outcome scale fit the Rasch model (chi-square = 50.46, df = 40, P = .124). The scale evidenced high reliability, with the person separation index, Cronbach α, and intraclass correlation coefficent values ≥.87. A total of 19 out of 22 (86%) predefined construct validation hypotheses were accepted. CONCLUSIONS: This new SKIN-Q scale can be used alongside other patient-centered outcome tools to measure outcomes of minimally invasive aesthetic treatments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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