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Enregistrement W2606626129 · doi:10.3899/jrheum.161473

Treating Psoriasis and Psoriatic Arthritis: Position Paper on Applying the Treat-to-target Concept to Canadian Daily Practice

2017· article· en· W2606626129 sur OpenAlexaffvenueabout
Dafna D. Gladman, Yves Poulin, Karen E. Adams, Marc Bourcier, Snezana Barac, Kirk Barber, Vinod Chandran, Jan Dutz, Cathy Flanagan, Melinda Gooderham, Wayne Gulliver, Vincent Ho, Chih-ho Hong, Jacob Karsh, Majed Khraishi, Charles Lynde, Kim Papp, Proton Rahman, Sherry Rohekar, Cheryl F. Rosen, Anthony S. Russell, Ronald Vender, Jensen Yeung, Olga Ziouzina, Michel Zummer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriatic arthritisMedicinePsoriasisObservational studyTask forceClinical PracticeTask (project management)Physical therapyPosition paperAlternative medicineDermatologyInternal medicinePathologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop preliminary treat-to-target (T2T) recommendations for psoriasis and psoriatic arthritis (PsA) for Canadian daily practice. METHODS: A task force composed of expert Canadian dermatologists and rheumatologists performed a needs assessment among Canadian clinicians treating these diseases as well as an extensive literature search on the outcome measures used in clinical trials and practice. RESULTS: Based on results from the needs assessment and literature search, the task force established 5 overarching principles and developed 8 preliminary T2T recommendations. CONCLUSION: The proposed recommendations should improve management of psoriasis and PsA in Canadian daily practice. However, these recommendations must be further validated in a real-world observational study to ensure that their use leads to better longterm outcomes.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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