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Enregistrement W1976591039 · doi:10.3899/jrheum.110392

It's Good to Feel Better But It's Better To Feel Good and Even Better to Feel Good as Soon as Possible for as Long as Possible. Response Criteria and the Importance of Change at OMERACT 10: Figure 1.

2011· article· en· W1976591039 sur OpenAlexaffvenue
Vibeke Strand, Maarten Boers, Leanne Idzerda, John Kirwan, Tore K Kvien, Peter Tugwell, Maxime Dougados

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of OttawaManitoba HealthMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual analogue scaleRelevance (law)Outcome (game theory)RheumatologyScale (ratio)Physical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The OMERACT patient reported outcomes (PRO) working group evaluated the methodologies for measuring responsiveness to change at the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) 10 meeting. The outcome measures used in PRO studies are often expressed as continuous data at the group level (e.g., mean change in pain on a 0-100 visual analog scale). This is difficult to interpret and cannot easily be translated to the individual level of response. When interpreting scores at the individual level, it is important to take into account the following 4 main concepts: (1) improvement; (2) status of well-being; (3) onset of action; and (4) sustainability. Information from clinical trials on how many patients showed a response, what the level of response was, and how many patients are doing well, would be extremely useful for physicians. The objective of this article is to outline how continuous data may be reported in a clinically relevant manner. We will describe 5 techniques of reporting continuous variables in clinical studies and discuss the relevance of each.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,185 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations158
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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