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Enregistrement W2040923245 · doi:10.3899/jrheum.110272

Tophus Measurement as an Outcome Measure for Clinical Trials of Chronic Gout: Progress and Research Priorities

2011· article· en· W2040923245 sur OpenAlexvenueno aff
Nicola Dalbeth, Fiona McQueen, Jasvinder A. Singh, Patricia MacDonald, N. Lawrence Edwards, H. Ralph Schumacher, Lee S. Simon, Lisa K. Stamp, Tuhina Neogi, Angelo Gaffo, Puja Khanna, Michael A. Becker, William J. Taylor

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAllerganNational Center for Research ResourcesAmgen
Mots-clésTophusMedicineClinical trialMedical physicsGoutCalipersPhysical therapyInternal medicineHyperuricemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the recognition that tophus regression is an important outcome measure in clinical trials of chronic gout, there is no agreed upon method of tophus measurement. A number of methods have been used in clinical trials of chronic gout, from simple physical measurement techniques to more complex advanced imaging methods. This article summarizes methods of tophus measurement and discusses their properties. Physical measurement using Vernier calipers meets most aspects of the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) filter. Rigorous testing of the complex methods, particularly with respect to reliability and sensitivity to change, is needed to determine the appropriate use of these methods. Further information is also required regarding which method of physical measurement is best for use in future clinical trials. The need to develop and test a patient-reported outcome measure of tophus burden is also highlighted.

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)0,397
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,266
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3970,266
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,004
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,524
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,006 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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