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Enregistrement W2020003656 · doi:10.3899/jrheum.130174

Is Tightly Controlled Disease Activity Possible with Online Patient-reported Outcomes?

2014· article· en· W2020003656 sur OpenAlexvenueno aff
Margot Walter, Siti Haslinda Mohd Din, Johanna M. W. Hazes, E. Lesaffre, P J Barendregt, Jolanda J. Luime

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisLogistic regressionInternal medicinePhysical therapyVisual analogue scaleSeverity of illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the performance of patient-reported outcomes (PRO) as primary indices for identification and prediction of a 28-joint Disease Activity Score (DAS28)>3.2 among patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Patients with RA completed monthly online PRO [Health Assessment Questionnaire (HAQ), Rheumatoid Arthritis Disease Activity Index (RADAI), visual analog scale (VAS) fatigue] and were clinically assessed every 3 months using the DAS28. Simple descriptive statistics, logistic regression, and the Bayesian joint modeling approach were used to analyze the data. The Bayesian joint model combines the scores and changes in the scores of 3 PRO to predict a DAS28>3.2 at the subsequent timepoint. RESULTS: A group of 159 patients with RA participated. Stratified summaries of the PRO by DAS28 categories at baseline provided incremental values of the PRO for more active disease. However, on an individual level, the DAS28 and the PRO fluctuated over time. The prediction of subsequent DAS score by a single instrument at single timepoints resulted in moderate sensitivity and specificity. Using the intercept and slope of the combined PRO of the first 3 measurements to predict the DAS28 state at 3 months resulted in a sensitivity of 0.81 and a specificity of 0.92. After 10-fold cross validation, the model had a sensitivity of 0.61 and specificity of 0.75 to identify patients with a DAS28>3.2. CONCLUSION: PRO showed fluctuating levels of disease activity over time, while on a group level disease activity stayed the same. Using the changes in RADAI, HAQ, and VAS fatigue over time to predict future DAS28>3.2 resulted in moderate performance after the internal cross-validation of the model (sensitivity 0.61, specificity 0.75).

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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