Outcome Measures Used in Clinical Trials for Behçet Syndrome: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Behçet syndrome (BS) is a multisystem vasculitis that is most active during young adulthood, causing serious disability and significant impairment in quality of life. Differences in the disease course, severity, and organ involvement between patients, depending on the age at presentation and sex, makes it impossible to determine a single management strategy. The diversity and variability in the outcome measures used in clinical trials in BS makes it difficult to compare the results or inform physicians about the best management strategy for individual patients. There is a large unmet need to determine or develop validated outcome measures for use in clinical trials in BS that are acceptable to researchers and regulatory agencies. We conducted a systematic review to describe the outcomes and outcome measures that have been used in clinical trials in BS. This review revealed the diversity and variability in the outcomes and outcome measures and the lack of standard definitions for most outcomes and rarity of validated outcome tools for disease assessment in BS. This systematic literature review will identify domains and candidate instruments for use in a Delphi exercise, the next step in the development of a core set of outcome measures that are properly validated and widely accepted by the collaboration of researchers from many different regions of the world and from different specialties, including rheumatology, ophthalmology, dermatology, gastroenterology, and neurology.
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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 | 0,027 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».