The Patient and Observe Scar Assessment Scale (POSAS): translation into Portuguese, cultural adaptation and validation
Notice bibliographique
Résumé
The Patient And Observe Scar Assessment Scale (POSAS) is one of the most robust instruments to evaluate the quality of the scar, but there is no validated version for Brazilian Portuguese. Objective: Translate and validate a Brazilian version of POSAS (POSAS EPM/UNIFESP). Methods: POSASv2.0 has been culturally adapted to international standards. The psychometric evaluation included acceptability / viability, internal consistency, reproducibility, construction validity and sensitivity to change. Results: The cultural equivalence of POSAS EPM/UNIFESP with the English version was confirmed. The validation of the study included 35 individuals with surgical scars and 35 medical specialists. Both subscales showed strong internal consistency (Cronbach's α = 0.77-0.93). Reproducibility was excellent and significant intra- and inter-observer (r> 0.9) (p <0.05). The POSAS Observer and Patient scales showed reproducibility greater than five points in all items (Cronbach's α> 0.5). The validity of the construct was significant and showed good sensitivity between POSAS EPM/UNIFESP and Vancouver Scar Scale (VSS). Conclusion: POSAS EPM/UNIFESP can be used to evaluate patients with surgical scars in the Brazilian population. If proved to be useful for clinical and research purposes, it should be used to capture medical opinions and the patients themselves.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».