Developing a Core Set of Outcome Measures for Behçet Disease: Report from OMERACT 2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Vasculitis Working Group has been working toward developing a data-driven core set of outcome measures for use in clinical trials of Behçet's syndrome [Behçet disease (BD)]. This paper summarizes the group's work through OMERACT 2016, discussions during the meeting, and the future research agenda. METHODS: Qualitative patient interviews were conducted among 20 patients with BD who have different types of organ involvement. A 3-round Delphi among BD experts and patients was initiated to identify domains, subdomains, and outcomes to be assessed in clinical trials of BD. The results of these studies were discussed during OMERACT 2016 and next steps were planned. RESULTS: Patients' perspectives and priorities were identified through qualitative interviews that identified candidate domains and subdomains for inclusion in the Delphi and characterized some shortcomings of the currently used patient-reported outcomes in BD. The first round of the Delphi was completed and several domains or subdomains were endorsed by the experts and/or the patients. Because many more items were endorsed than would be feasible to assess during a clinical trial, rating and ranking of items by physicians and patients was planned as a next critical step. The challenges of assessing specific organ system involvement was also discussed. CONCLUSION: The OMERACT Behçet Syndrome Working Group research program will identify core domains for assessment in BD with the goal of developing a core set of outcome measures for use in all trials of BD with the option to incorporate additional outcomes for specific organ involvement.
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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 | 0,226 | 0,267 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; 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 ».