Stiffness Is the Cardinal Symptom of Inflammatory Musculoskeletal Diseases, Yet Still Variably Measured: Report from the OMERACT 2016 Stiffness Special Interest Group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objectives of the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Stiffness special interest group (SIG) are to characterize stiffness as an outcome in rheumatic disease and to identify and validate a stiffness patient-reported outcome (PRO) in rheumatology. METHODS: At OMERACT 2016, international groups presented and discussed results of several concurrent research projects on stiffness: a literature review of rheumatoid arthritis (RA) stiffness PRO measures, a qualitative investigation into the RA and polymyalgia rheumatica patient perspective of stiffness, data-driven stiffness conceptual model development, development and testing of an RA stiffness PRO measure, and a quantitative work testing stiffness items in patients with RA and psoriatic arthritis. RESULTS: The literature review identified 52 individual stiffness PRO measures assessing morning or early morning stiffness severity/intensity or duration. Items were heterogeneous, had little or inconsistent psychometric property evidence, and did not appear to have been developed according to the PRO development guidelines. A poor match between current stiffness PRO and the conceptual model identifying the RA patient experience of stiffness was identified, highlighting a major flaw in PRO selection according to the OMERACT filter 2.0. CONCLUSION: Discussions within the Stiffness SIG highlighted the importance of further research on stiffness and defined a research agenda.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».