Connective tissue disease related interstitial lung diseases and idiopathic pulmonary fibrosis: provisional core sets of domains and instruments for use in clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Clinical trial design in interstitial lung diseases (ILDs) has been hampered by lack of consensus on appropriate outcome measures for reliably assessing treatment response. In the setting of connective tissue diseases (CTDs), some measures of ILD disease activity and severity may be confounded by non-pulmonary comorbidities. METHODS: The Connective Tissue Disease associated Interstitial Lung Disease (CTD-ILD) working group of Outcome Measures in Rheumatology-a non-profit international organisation dedicated to consensus methodology in identification of outcome measures-conducted a series of investigations which included a Delphi process including >248 ILD medical experts as well as patient focus groups culminating in a nominal group panel of ILD experts and patients. The goal was to define and develop a consensus on the status of outcome measure candidates for use in randomised controlled trials in CTD-ILD and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). RESULTS: A core set comprising specific measures in the domains of lung physiology, lung imaging, survival, dyspnoea, cough and health-related quality of life is proposed as appropriate for consideration for use in a hypothetical 1-year multicentre clinical trial for either CTD-ILD or IPF. As many widely used instruments were found to lack full validation, an agenda for future research is proposed. CONCLUSION: Identification of consensus preliminary domains and instruments to measure them was attained and is a major advance anticipated to facilitate multicentre RCTs in the field.
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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 | 0,443 | 0,510 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».