Including Health Equity Considerations in Development of Instruments for Rheumatology Research: An Introduction to a Novel OMERACT Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Equity Special Interest Group (SIG) was established in 2008 to create a preliminary core set of outcome measures for clinical trials that can assess equity gaps in healthcare and the effectiveness of interventions to close or narrow gaps between advantaged and disadvantaged populations with musculoskeletal (MSK) conditions. At the OMERACT 11 meeting in 2012, the Equity SIG workshop focused on health assessment scales and their applicability for disadvantaged patients with MSK conditions. The intent was to determine whether the items and domains in 2 common questionnaires, the Health Assessment Questionnaire and the Medical Outcome Study Short Form-36 Survey, are appropriate for the activities and life experiences of certain disadvantaged populations, and whether completion of any of the scales would present a challenge to disadvantaged persons. To generate discussion, we considered the reading level of items in these questionnaires and whether they would be accessible to people with different levels of literacy. The group concluded that the choice of measurement instrument may contribute to "outcome measure-generated inequalities" because disadvantaged groups might have difficulty understanding some of the questions. The future work of the Equity SIG will explore the appropriateness of different measurement scales as they relate to inequities in arthritis as well as the risk of exacerbating disadvantages for patients with low literacy.
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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 | 0,440 | 0,332 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,026 |
| Communication savante | 0,014 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,021 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».