Patients’ Experience of Myositis and Further Validation of a Myositis-specific Patient Reported Outcome Measure — Establishing Core Domains and Expanding Patient Input on Clinical Assessment in Myositis. Report from OMERACT 12
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) myositis working group was established to examine patient-reported outcomes (PRO) as well as to validate patient-reported outcome measures (PROM) in myositis. METHODS: Qualitative studies using focus group interviews and cognitive debriefing of the myositis-specific Myositis Activities Profile (MAP) were used to explore the experience of adults living with polymyositis (PM) and dermatomyositis (DM). RESULTS: Preliminary results underscore the importance of patient input in the development of PROM to ensure content validity. Results from multicenter focus groups indicate the range of symptoms experienced including pain, fatigue, and impaired cognitive function, which are not currently assessed in myositis. Preliminary cognitive debriefing of the MAP indicated that while content was deemed relevant and important, several activities were not included; and that questionnaire construction and wording may benefit from revision. A research agenda was developed to continue work toward optimizing PRO assessment in myositis with 2 work streams. The first would continue to conduct and analyze focus groups until saturation in the thematic analysis was achieved to develop a framework that encompassed the patient-relevant aspects of myositis. The second would continue cognitive debriefing of the MAP to identify potential areas for revision. There was agreement that further work would be needed for inclusion body myositis and juvenile dermatomyositis, and that the inclusion of additional contributors such as caregivers and individuals from the pharmaceutical/regulatory spheres would be desirable. CONCLUSIONS: The currently used PROM do not assess symptoms or the effects of disease that are most important to patients; this emphasizes the necessity of patient involvement. Our work provides concrete examples for PRO identification.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».