Patient-reported Outcomes in Chronic Gout: A Report from OMERACT 10
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the endorsement of measures of patient-reported outcome (PRO) domains in chronic gout at the 2010 Outcome Measures in Rheumatology Meeting (OMERACT 10). METHODS: During the OMERACT 10 gout workshop, validation data were presented for key PRO domains including pain [pain by visual analog scale (VAS)], patient global (patient global VAS), activity limitation [Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI)], and a disease-specific measure, the Gout Assessment Questionnaire version 2.0 (GAQ v2.0). Data were presented on all 3 aspects of the OMERACT filters of truth, discrimination, and feasibility. One PRO, health-related quality of life measurement with the Medical Outcomes Study Short-form 36 (SF-36), was previously endorsed at OMERACT 9. RESULTS: One measure for each of the 3 PRO of pain, patient global, and activity limitation was endorsed by > 70% of the OMERACT delegates to have appropriate validation data. Specifically, pain measurement by VAS was endorsed by 85%, patient global assessment by VAS by 73%, and activity limitation by HAQ-DI by 71%. GAQ v2.0 received 30% vote and was not endorsed due to several concerns including low internal consistency and lack of familiarity with the measure. More validation studies are needed for this measure. CONCLUSION: With the endorsement of one measure each for pain, patient global, SF-36, and activity limitation, all 4 PRO for chronic gout have been endorsed. Future validation studies are needed for the disease-specific measure, GAQ v2.0. Validation for PRO for acute gout will be the focus of the next validation exercise for the OMERACT gout group.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».