Reconciling Healthcare Professional and Patient Perspectives in the Development of Disease Activity and Response Criteria in Connective Tissue Disease–related Interstitial Lung Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Interstitial lung diseases (ILD), including those related to connective tissue disease (CTD), and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) carry high morbidity and mortality. Great efforts are under way to develop and investigate meaningful treatments in the context of clinical trials. However, efforts have been challenged by a lack of validated outcome measures and by inconsistent use of measures in clinical trials. Lack of consensus has fragmented effective use of strategies in CTD-ILD and IPF, with a history of resultant difficulties in obtaining agency approval of treatment interventions. Until recently, the patient perspective to determine domains and outcome measures in CTD-ILD and IPF had never been applied. Efforts described here demonstrate unequivocally the value and influence of patient involvement on core set development. Regarding CTD-ILD, this is the first OMERACT working group to directly address a manifestation/comorbidity of a rheumatic disease (ILD) as well as a disease not considered rheumatic (IPF). The OMERACT 11 proceedings of the CTD-ILD Working Group describe the forward and lateral process to include both the medical and patient perspectives in the urgently needed identification of a core set of preliminary domains and outcome measures in CTD-ILD and IPF.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».