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Enregistrement W1992083937 · doi:10.3899/jrheum.090449

Identification of Cutpoints for Acceptable Health Status and Important Improvement in Patient-Reported Outcomes, in Rheumatoid Arthritis, Psoriatic Arthritis, and Ankylosing Spondylitis

2009· article· en· W1992083937 sur OpenAlexaffvenue
Maria Knoph Kvamme, Ivar Sønbø Kristiansen, Elisabeth Lie, Tore K Kvien

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesHelse Sør-Øst RHF
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisAnkylosing spondylitisPercentileRheumatoid arthritisVisual analogue scaleReceiver operating characteristicEQ-5DPhysical therapyQuality of life (healthcare)SurgeryInternal medicineHealth related quality of lifeDiseaseStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify cutpoints reflecting Patient Acceptable Symptom State (PASS) and Minimal Clinically Important Improvement (MCII) in patient-reported multi-attribute health status classification systems and health status measurements among patients with rheumatoid arthritis (RA), ankylosing spondylitis (AS), and psoriatic arthritis (PsA). METHODS: We identified patients with RA, AS, and PsA from the Norwegian disease-modifying antirheumatic drug (DMARD) register (NOR-DMARD). The patients (n = 4225) had started with DMARD and responded to the PASS and MCII anchoring questions at the 3-month followup examination. Receiver operating characteristics (ROC) curves with 80% specificity and the 75th percentile approach were used to identify PASS and MCII cutpoints in the EuroQol-5 Dimensions (EQ-5D) and the Short-Form-6 Dimensions (SF-6D) indexes, but also in other patient-reported outcomes (joint pain and patient global visual analog scale and Modified Health Assessment Questionnaire). RESULTS: The PASS cutpoints estimated with 80% specificity were around 0.70 in EQ-5D in all diseases and around 0.65 in SF-6D. The cutpoints were around 0.65 and 0.60, respectively, when the 75th percentile approach was used. The MCII cutpoints assessed by 80% specificity varied from 0.10 to 0.19 in EQ-5D and from 0.07 to 0.10 in SF-6D. CONCLUSION: The cutpoints for PASS in EQ-5D and SF-6D indicate that PASS corresponds to a health-related quality of life that is far from perfect health. Somewhat different cutpoints were identified for both PASS and MCII with 80% specificity versus the 75th percentile method.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations76
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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