Discordance between Patient and Physician Assessments of Disease Severity in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the magnitude and correlates of discordance between patient and physician assessments of disease severity in patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: Subjects were patients enrolled in the Canadian Scleroderma Research Group Registry. The outcomes of interest were patient and physician global assessments of disease severity (scales ranging from 0-10). Predictors of disease severity represented the spectrum of disease in SSc (skin involvement, severity of Raynaud's phenomenon, shortness of breath, gastrointestinal symptoms and pain, number of fingertip ulcers, tender and swollen joints, creatinine, and fatigue). The results of the analysis were validated in an independent sample of patients with SSc from the United States. RESULTS: Patients perceived greater disease severity than physicians (mean difference 0.78 ± 2.65). The agreement between patient and physician assessments of disease severity was, at best, modest (intraclass correlation 0.3774; weighted κ 0.3771). Although both patients and physicians were influenced by skin scores, breathlessness, and pain, the relative importance of these predictors differed. Patients were also influenced by other subjective symptoms, while physicians were also influenced by disease duration and creatinine. The predictors explained 56% of the deviance in the patient global assessments and 29% in the physician assessments. These findings were confirmed in the US dataset. CONCLUSION: Patients and physicians rate SSc disease severity differently in magnitude and are influenced by different factors. Patient-assessed and physician-assessed measures of severity should be considered as complementary and used together in future studies of SSc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».