A Rating Scale for Obtaining Specific, Actionable Evaluations of Nasolabial Aesthetics after Unilateral Cleft Lip Repair
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgeons pursuing improvement in the aesthetic outcomes of their cleft lip repairs may benefit from a granular scale evaluating individual objectives of the repair. METHODS: A working group of 9 surgeons convened to develop an assessment scale for nasolabial aesthetics after unilateral cleft lip repair. The group identified objectives of the repair that could be evaluated using two-dimensional facial photographs. Scale items were developed to appraise success or failure in achieving each objective. Scale items were iteratively tested and refined. The scale was subsequently implemented as part of a Continuing Medical Education course that included self-evaluation and peer-to-peer education, culminating in the formation of individual plans for improvement. RESULTS: Twelve distinct objectives of unilateral cleft lip repair were identified, of which 10 could be evaluated using photographs routinely obtained in clinical practice. A comprehensive scale was developed, incorporating these 10 objectives. Each scale item takes the form of a binary (yes/no) question evaluating a specific aesthetic concept, with accompanying reference images. Intrarater reliability for each item ranged from moderate to substantial (kappa value, 0.57 to 0.81). Interrater reliability ranged from fair to substantial (kappa value, 0.27 to 0.81). When implemented in a Continuing Medical Education course, the scale enabled surgeons to identify specific opportunities for improvement in their repair and specific surgical maneuvers to adopt in pursuit of these improvements. CONCLUSIONS: A new scale for evaluating outcomes of unilateral cleft lip repair is presented. The scale provides specific, actionable evaluations for individual objectives of the repair.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».