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Enregistrement W2040654259 · doi:10.1186/1471-2474-11-50

Development of a self-administered early inflammatory arthritis detection tool

2010· article· en· W2040654259 sur OpenAlexaff
Mary Bell, Ruben Tavares, Françis Guillemin, Vivian P. Bykerk, Peter Tugwell, George A. Wells

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreMcMaster UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSports medicineRheumatologyOrthopedic surgeryArthritisInflammatory arthritisInternal medicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Barriers to care limit the potential benefits of pharmacological intervention for inflammatory arthritis. A self-administered questionnaire for early inflammatory arthritis (EIA) detection may complement contemporary triage interventions to further reduce delays to rheumatologic care. The objective of this study was to develop a self-administered EIA detection tool for implementation in pre-primary care settings. METHODS: A core set of dimensions and constructs for EIA detection were systematically derived from the literature and augmented by investigative team arbitration. Identified constructs were formulated into lay language questions suitable for self-administration. A three-round Delphi consensus panel of EIA experts and stakeholders evaluated the relevance of each question to EIA detection and suggested additional items. Questions accepted by less than 70% of respondents in rounds one or two were eliminated. In round three, questions accepted by at least 80% of the panel were selected for the tool. RESULTS: Of 584 citations identified, data were extracted from 47 eligible articles. Upon arbitration of the literature synthesis, 30 constructs encompassing 13 dimensions were formulated into lay language questions and posed to the Delphi panel. A total of 181 EIA experts and stakeholders participated on the Delphi panel: round one, 60; round two, 59; and, round three, 169; 48 participated in all three rounds. The panel evaluated the 30 questions derived from the literature synthesis, suggested five additional items, and eliminated a total of 24. The eleven-question instrument developed captured dimensions of articular pain, swelling, and stiffness, distribution of joint involvement, function, and diagnostic and family history. CONCLUSIONS: An eleven-question, EIA detection tool suitable for self-administration was developed to screen subjects with six to 52 weeks of musculoskeletal complaints. Psychometric and performance property testing of the tool is ongoing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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