Identifying Preliminary Domains to Detect and Measure Rheumatoid Arthritis Flares: Report of the OMERACT 10 RA Flare Workshop
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While disease flares in rheumatoid arthritis (RA) are a recognized aspect of the disease process, there is limited formative research to describe them. METHODS: The Outcome Measures in Rheumatology Clinical Trials (OMERACT) RA Flare Definition Working Group is conducting an international research project to understand the specific characteristics and impact of episodic disease worsening, or "flare," so that outcome measures can be developed or modified to reflect this uncommonly measured, but very real and sometimes disabling RA disease feature. Patient research partners provided critical insights into the multidimensional nature of flare. The perspectives of patients and healthcare and research professionals are being integrated to ensure that any outcome measurement to detect flares fulfills the first OMERACT criteria of Truth. Through an iterative data-driven Delphi process, a preliminary list of key domains has been identified to evaluate flare. RESULTS: At OMERACT 10, consensus was achieved identifying features of flare in addition to the existing core set for RA, including fatigue, stiffness, symptom persistence, systemic features, and participation. Patient self-report of flare was identified as a component of the research agenda needed to establish criterion validity for a flare definition; this can be used in prospective studies to further evaluate the Discrimination and Feasibility components of the OMERACT filter for a flare outcome measure. CONCLUSION: Our work to date has provided better understanding of key aspects of the RA disease process as episodic, potentially disabling disease worsening even when a patient is in low disease activity. It also highlights the importance of developing ways to enhance communication between patients and clinicians and improve the ability to achieve "tight control" of disease.
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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 | 0,110 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».