Field-Testing the SCAR-Q, A New Patient-Reported Outcome Measure for Scars
Notice bibliographique
Résumé
Millions of scars are formed each year from surgery, trauma, and burns. Scars are known to increase anxiety in traumatic scars, impair physical functioning in burn contractures, and impact health-related quality of life in individuals with facial scars. However, until this time, a comprehensive review examining the psychosocial and quality of life impact has not been conducted across all scar etiologies. A scoping review found that scars of all etiologies have a negative psychosocial and quality of life impact regardless of etiology. Second, a new patient-reported outcome measure, the SCAR-Q, was developed and field-tested. 773 individuals were consented and 731 patients completed the SCAR-Q from the ages of 8 to 88 years representing 354 surgical, 199 traumatic, and 184 burn scars in seven centers in four countries. The analysis resulted in refinement of the Appearance, Symptoms, and Psychosocial Impact scales. Differential item functioning by age, gender, country, and scar etiologies supported using a common scoring algorithm for each scale and for international use. In addition, not only are scar ubiquitous but there has been a subsequent rise in the number of scar revisions performed. A multivariable logistic regression analysis found the perception of scarring badly and having a bothersome scar were independent risk factors for low SCAR-Q scores and for reporting the need for future scar revision surgeries. This study lays the groundwork for the use of the SCAR-Q in children and adults internationally for clinical use, research trials, and quality improvement initiatives. In addition, evidence of the negative psychosocial and quality of life impact of scars on the individual suggests that individuals with scars may require additional health resources to aid in coping. Finally, those who perceive themselves as being poor healers and have a bothersome scar have an increased risk of reporting low SCAR-Q scores and revision surgery. This information provides the clinician with a better understanding of which patients are at highest risk of having appearance-related concerns, suffer from scar-related symptomatology, or experience a negative psychosocial impact as related to their scar.
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 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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».