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Enregistrement W2599590754 · doi:10.3899/jrheum.161083

A Patient-reported Outcome Measure for Effect of Glucocorticoid Therapy in Adults with Inflammatory Diseases Is Needed: Report from the OMERACT 2016 Special Interest Group

2017· article· en· W2599590754 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Black, Joanna Robson, Susan M. Goodman, Elizabeth Hoon, Lana Yin Hui Lai, Lee S. Simon, Eileen Harrison, Lorna Neill, P. Scott Richards, Linda Nelsen, J. Michael Nebesky, Sarah Mackie, Catherine Hill

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPromMedicineGlucocorticoidDosePhysical therapyQualitative researchIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The need for a standardized instrument to measure the effect of glucocorticoid (GC) therapy has been well documented in the literature. The aim of the first GC Special Interest Group was to define a research agenda around the development of a patient-reported outcome measure (PROM) in this area. METHODS: The results of a background literature search and the preliminary results of a pilot survey and 2 qualitative studies were presented to facilitate the development of a research agenda. RESULTS: It was agreed that there was a need for a data-driven PROM that identified both positive and negative effects of GC therapy to be used across all inflammatory indications for systemic GC use in adults. A research agenda was developed, consisting of further qualitative work to assess the effect of GC across different groups including various indications for GC use, different age groups, different dosages, and duration of treatment. CONCLUSION: There was agreement on the need for a PROM in this area and a research agenda was set.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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