Developing juvenile localized scleroderma (jLS) consensus treatment regimens for comparative effectiveness studies
Notice bibliographique
Résumé
A core group of pediatric rheumatologists based in CARRA was formed to evaluate and develop standardized jLS regimens and assessments. Two dermatologists who study jLS and a lay person were also recruited. Members reviewed literature on current treatments and assessments, and through surveys and Delphi processes, developed criteria to define different levels of disease severity, generated consensus regimens for jLS treatment, and agreed upon clinical parameters to evaluate disease activity and damage. Preliminary regimens and assessments were discussed with the CARRA membership, and modified based on feedback. We have developed criteria to define high, moderate, and low disease severity, and standardized clinical activity and damage assessments for jLS. An atlas of lesion images was generated to facilitate scoring the level of several parameters (erythema, hyperpigmentation, hypopigmentation, dermal atrophy, and subcutaneous tissue loss). See table 1 . Through use of the Delphi process, the jLS core group was able to generate consensus initial treatment regimens for MTX, MTX with oral CS, and MTX with intravenous CS, including a general tapering regimen for oral corticosteroids. Table 2 . There is a need for standardized jLS disease assessments and treatment regimens to be able to compare treatment efficacy. A CARRA subgroup has developed consensus assessments and treatment regimens for jLS. The efficacy of these regimens will be evaluated in future comparative effectiveness studies.
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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 | 0,524 | 0,410 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».