Measurement Properties of Outcome Measures for Vitiligo
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To summarize and critically appraise the evidence on the measurement properties of clinician-, patient-, and observer-reported outcomes, measuring any construct of interest in patients with all types of vitiligo. DATA SOURCES Electronic databases including PubMed (1948 to July 2011), OVID EMBASE (1980 to July 2011), and CINAHL (EBSCOhost) (1982 to July 2011) were searched. STUDY SELECTION Two authors independently screened all records for eligibility. For inclusion, the study population had to include patients with vitiligo, for which outcome measures were developed or evaluated on their measurement properties. The initial search retrieved 1249 records, of which 14 articles met the inclusion criteria. DATA EXTRACTION Characteristics of the included instruments, study population, and results of the measurement properties were extracted. The Consensus-Based Standards for the Selection of Health Status Measurement Instruments (COSMIN) 4-point checklist, combined with quality criteria for measurement properties, was used to calculate the overall level of evidence per measurement property of each instrument. Independent extraction and assessment was performed by 2 authors. DATA SYNTHESIS Eleven different measurement instruments were identified. Strong evidence was found for a positive internal consistency of the Dermatology Life Quality Index. For other instruments, the evidence of measurement properties was limited or unknown. CONCLUSIONS Recommendations on the use of specific outcome measures for vitiligo should be formulated with caution because current evidence is insufficient owing to a low number of studies with poor methodological quality and unclear clinical relevance. To recommend outcome measures for vitiligo, further research on measurement properties of clinical relevant outcome measures for vitiligo according to COSMIN quality criteria is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».