Application of the OMERACT Filter to Measures of Core Outcome Domains in Recent Clinical Studies of Acute Gout
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the extent to which instruments that measure core outcome domains in acute gout fulfill the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) filter requirements of truth, discrimination, and feasibility. METHODS: Patient-level data from 4 randomized controlled trials of agents designed to treat acute gout and 1 observational study of acute gout were analyzed. For each available measure, construct validity, test-retest reliability, within-group change using effect size, between-group change using the Kruskall-Wallis statistic, and repeated measures generalized estimating equations were assessed. Floor and ceiling effects were also assessed and minimal clinically important difference was estimated. These analyses were presented to participants at OMERACT 11 to help inform voting for possible endorsement. RESULTS: There was evidence for construct validity and discriminative ability for 3 measures of pain [0 to 4 Likert, 0 to 10 numeric rating scale (NRS), 0 to 100 mm visual analog scale (VAS)]. Likewise, there appears to be sufficient evidence for a 4-point Likert scale to possess construct validity and discriminative ability for physician assessment of joint swelling and joint tenderness. There was some evidence for construct validity and within-group discriminative ability for the Health Assessment Questionnaire as a measure of activity limitations, but not for discrimination between groups allocated to different treatment. CONCLUSION: There is sufficient evidence to support measures of pain (using Likert, NRS, or VAS), joint tenderness, and swelling (using Likert scale) as fulfilling the requirements of the OMERACT filter. Further research on a measure of activity limitations in acute gout clinical trials is required.
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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 | 0,315 | 0,398 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».