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Enregistrement W7120288841

The Patient and Observe Scar Assessment Scale (POSAS): translation into Portuguese, cultural adaptation and validation

2018· article· pt· W7120288841 sur OpenAlexaboutno aff
Luiz Guilherme De Saboya [UNIFESP] Lenzi

Notice bibliographique

RevueUNIFESP Institutional Repository (Universidade Federal de São Paulo) · 2018
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Construct validityInternal consistencyReproducibilityScarsEquivalence (formal languages)PsychometricsAdaptation (eye)Consistency (knowledge bases)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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