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Enregistrement W2255816968

Determinants of discordance between patients and physicians in their assessment of lupus disease activity.

2003· article· en· W2255816968 sur OpenAlexaffabout
Jim C Yen, Michał Abrahamowicz, Patricia L. Dobkin, Ann E. Clarke, Renaldo N. Battista, Paul R. Fortin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual analogue scaleSystemic lupus erythematosusDiseaseInternal medicineKidney diseaseRenal functionSeverity of illnessPhysical therapy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We evaluated different methods for quantifying patient-physician discordance and identified factors associated with discordance in the assessment of lupus disease activity. METHODS: Data from 208 female patients who had a comprehensive annual examination were extracted from the Montreal General Hospital Lupus Registry. Discordance was measured by the difference between the patient self-reported 10 cm visual analog scale (VAS) and the physician VAS for global disease activity (VASDIFF). Multiple linear regression was used to identify the correlates of discordance, e.g., SF-36TM scales, Systemic Lupus Activity Measure (SLAM) components, etc. Four regression models were estimated using: (1) all patients; (2) only patients who evaluated disease activity higher than their physician's assessment; (3) only patients who evaluated disease activity lower than their physician's assessment; and (4) all patients, with the absolute value of VASDIFF as the dependent variable. RESULTS: Of the 208 observations, 150 (72%) of the VASDIFF scores were within +/- 2.5 cm on a 10 cm scale, indicating absence of marked discordance; 43 (20.7%) were from patients overscoring and 15 (7.2%) from patients underscoring their physician by at least 2.5 cm. Higher SF-36 role physical score, more bodily pain, and lower role emotional score in addition to the SLAM-skin component were independently associated with higher discordance. SF-36 social function and mental health scores as well as SLAM-neurological and kidney components were correlated with discordance in some subanalyses. Bodily pain was the most important variable for predicting "clinically relevant" discordance, followed by SLAM-skin and kidney components. CONCLUSION: Discordance between patients and physicians may result from patients scoring their disease activity based on their psychological and physical well-being, whereas physicians score disease activity based on the clinical and physical signs and symptoms of lupus.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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