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Enregistrement W2028395588 · doi:10.3899/jrheum.100008

The Patient Activity Scale-II Is a Generic Indicator of Active Disease in Patients with Rheumatic Disorders

2010· article· en· W2028395588 sur OpenAlexvenueno aff
Ketna Parekh, William J. Taylor

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisInternal medicineRheumatologyDiseaseVisual analogue scaleLogistic regressionPhysical therapyOdds ratioOutpatient clinic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether the Patient Activity Scale-II (PAS-II) is a generic measure of disease activity by assessing whether the relationship of PAS-II with treatment decision (indicating disease activity) is invariant across disease. METHODS: The Health Assessment Questionnaire-II (HAQ-II), a 10 cm visual analog scale for "pain," and another for "patient global assessment" were recorded from 1000 consecutive patients attending rheumatology outpatient clinics. Active disease was defined as treatment intensity increased and inactive disease was defined as treatment intensity unchanged or decreased. A logistic regression analysis was conducted with active disease as the dependent variable and the predictor variables were PAS-II, diagnostic category, and the interaction between diagnostic category and PAS-II. RESULTS: PAS-II had a weak but statistically significant association with active disease that was independent of diagnosis. An increase of 1 point in PAS-II increased the odds of being in the active disease state by 1.19 (95% CI 1.10 to 1.37). The relationship between active disease state and PAS was not affected by diagnostic category. CONCLUSION: PAS-II can be used as a generic self-report indicator of active disease across different rheumatic disorders, and not just in rheumatoid arthritis. The strength of the relationship with disease activity is weak and physician-derived indicators remain very important.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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