Psoriasis and Psoriatic Arthritis Video Project 2010: A Report from the GRAPPA Annual Meeting
Notice bibliographique
Résumé
Investigators use several physical examination measures to assess clinical features and severity of psoriasis and psoriatic arthritis (PsA) in clinical trials, clinical registries, and clinical practice; however, no relevant training modules are widely available to teach and standardize the performance of these measures. At a GRAPPA (Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis) meeting adjacent to the 2009 International Federation of Psoriasis Associations in Stockholm, members were updated on the development status of online training videos of psoriasis and PsA examination measures. Dermatology assessment modules include the Psoriasis Area and Severity Index, the Static Physician Global Assessment, body surface area, the original and modified Nail Psoriasis Severity Index, the Palmar-Plantar Pustular Psoriasis Area and Severity Index, and the Psoriasis Scalp Severity Index. Rheumatology modules include assessment of tender and swollen joint counts used in the American College of Rheumatology criteria, Disease Activity Score, and other composite arthritis scores; enthesitis assessment used in various enthesitis scoring systems; dactylitis; and spine disease. Each module will include background information for each measure, diagrams and photographs to emphasize teaching points, demonstration video of examination where applicable, and an optional examination at the end. Future plans include evaluating the modules for their influence on interrater and intrarater reliability and development of additional modules.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».