Current Status, Goals, and Research Agenda for Outcome Measures Development in Behçet Syndrome: Report from OMERACT 2014
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is an unmet need for reliable, validated, and widely accepted outcomes and outcome measures for use in clinical trials in Behçet syndrome (BS). Our report summarizes initial steps taken by the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) vasculitis working group toward developing a core set of outcome measures for BS according to the OMERACT methodology, including the OMERACT Filter 2.0, and discussions during the first meeting of the BS working group held during OMERACT 12 (2014). METHODS: During OMERACT 12, some of the important challenges in developing outcomes for BS were outlined and discussed, and a research agenda was drafted. RESULTS: Among topics discussed were the advantages and disadvantages of a composite measure for BS that evaluates several organs/organ systems; bringing patients and physicians together for discussions about how to assess disease activity; use of organ-specific measures developed for other diseases; and the inclusion of generic, disease-specific, or organ-specific measures. The importance of incorporating patients' perspectives, concerns, and ideas into outcome measure development was emphasized. CONCLUSION: The planned research agenda includes conducting a Delphi exercise among physicians from different specialties that are involved in the care of patients with BS and among patients with BS, with the aim of identifying candidate domains and subdomains to be assessed in randomized clinical trials of BS, and candidate items for a composite measure. The ultimate goal of the group is to develop a validated and widely accepted core set of outcomes and outcome measures for use in clinical trials in BS.
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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 | 0,344 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».