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Enregistrement W2341153011 · doi:10.1093/rheumatology/kev090.080

315. Development of an ANCA-Associated Vasculitis Patient-Reported Outcome Measure: Identification of Salient Themes and Candidate Questionnaire Item Development

2015· article· en· W2341153011 sur OpenAlexaffabout
Joanna Robson, Jill Dawson, Nataliya Milman, Katherine Kellom, Peter F. Cronholm, Judy Shea, Raashid Luqmani, Susan P. Ashdown, John T. Farrar, Donald Gebhart, Georgia Lanier, Carol A. McAlear, Jacqueline Peck, Gunnar Tómasson, Peter A. Merkel

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOtitis Media and Relapsing Polychondritis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatient-reported outcomeIdentification (biology)SalientANCA-Associated VasculitisMeasure (data warehouse)VasculitisPhysical therapyPathologyQuality of life (healthcare)Data miningArtificial intelligenceDiseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with ANCA-associated vasculitides (AAVs), granulomatosis with polyangiitis, eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (Churg–Strauss) and microscopic polyangiitis often suffer from persistent disease activity, disease-associated damage, or treatment side effects, all of which may impact quality of life. There is currently no disease-specific patient-reported outcome (PRO) for AAV. The development of a new PRO involves questionnaire item development; item reduction and scale generation; and testing scale properties such as reliability, validity and responsiveness. It is essential that a PRO is developed in compliance with U.S. Food and Drug Administration recommendations in order to legitimize its use in clinical trials and in supporting labelling claims for medications. Following these principles, a multi-national collaboration of researchers and patient-partners has been conducting the first stage of questionnaire item development. A collaborative approach involving patients from the UK, USA and Canada was feasible and desirable due to the relative rarity of the disease and the ability to create a tool with content validity (and cultural/linguistic equivalence) appropriate for use in all three countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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