Summed and Weighted Summary Scores for the Medsger Disease Severity Scale Compared with the Physician’s Global Assessment of Disease Severity in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a weighted summary score for the Medsger Disease Severity Scale (DSS) and to compare its measurement properties with those of a summed DSS score and a physician's global assessment (PGA) of severity score in systemic sclerosis (SSc). METHODS: Data from 875 patients with SSc enrolled in a multisite observational research cohort were extracted from a central database. Item response theory was used to estimate weights for the DSS weighted score. Intraclass correlation coefficients (ICC) and convergent, discriminative, and predictive validity of the 3 summary measures in relation to patient-reported outcomes (PRO) and mortality were compared. RESULTS: Mean PGA was 2.69 (SD 2.16, range 0-10), mean DSS summed score was 8.60 (SD 4.02, range 0-36), and mean DSS weighted score was 8.11 (SD 4.05, range 0-36). ICC were similar for all 3 measures [PGA 6.9%, 95% credible intervals (CrI) 2.1-16.2; DSS summed score 2.5%, 95% CrI 0.4-6.7; DSS weighted score 2.0%, 95% CrI 0.1-5.6]. Convergent and discriminative validity of the 3 measures for PRO were largely similar. In Cox proportional hazards models adjusting for age and sex, the 3 measures had similar predictive ability for mortality (adjusted R(2) 13.9% for PGA, 12.3% for DSS summed score, and 10.7% DSS weighted score). CONCLUSION: The 3 summary scores appear valid and perform similarly. However, there were some concerns with the weights computed for individual DSS scales, with unexpected low weights attributed to lung, heart, and kidney, leading the PGA to be the preferred measure at this time. Further work refining the DSS could improve the measurement properties of the DSS summary scores.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».