Development of a Disease Severity and Responder Index for Psoriatic Arthritis (PsA) — Report of the OMERACT 10 PsA Special Interest Group
Notice bibliographique
Résumé
Work within the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) to develop and validate composite disease activity measures in PsA has progressed. At the Outcome Measures in Rheumatology Clinical Trials (OMERACT) 8 meeting, a core set of domains to be assessed in randomized controlled trials (RCT) and longitudinal observational studies (LOS) of PsA was agreed upon. At OMERACT 10, work to date regarding proposed composite responder indices was presented. Five proposed composite responder definitions for PsA were reviewed and discussed including new data from the GRACE (GRAppa Composite Exercise) study. There was agreement that the work to date was promising, and that developing composite outcome measures for use in RCT and LOS was important. Further work was required, including data on followup timepoints and less common phenotypes of PsA, to ensure that all subgroups were represented within GRACE. During discussion on the concept of composite measures for PsA, based on predominant/little/no involvement in several domains (such as skin versus joints, enthesitis, dactylitis, spondyloarthritis) it was acknowledged that a simple summative score encompassing all domains of PsA would be difficult to construct psychometrically and may not be appropriate. Ideally, any composite measure should retain the ability to differentiate between activity in individual domains, such as enthesitis or skin psoriasis, so that the influence of each can be assessed independently. Further work is required within the GRACE dataset to develop an optimal composite measure for PsA. Several proposals to date have shown preliminary validity according to the OMERACT filter.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».