A Multicenter Nominal Group Study to Rank Outcomes Important to Patients, and Their Representation in Existing Composite Outcome Measures for Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To rank outcomes identified as important to patients with psoriatic arthritis (PsA) and examine their representation in existing composite measures. METHODS: Seven nominal group technique (NGT) meetings took place at 4 hospital sites. Two sorting rounds were conducted to generate a shortlist of outcomes followed by a group discussion and final ranking. In the final ranking round, patients were given 15 points each and asked to rank their top 5 outcomes from the shortlist. The totals were summed across the 7 NGT groups and were presented as a percentage of the maximum possible priority score. RESULTS: Thirty-one patients took part: 16 men and 15 women; the mean age was 54 years (range 24-77; SD 12.2), the mean disease duration was 10.3 years (range 1-40; SD 9.2), and mean Health Assessment Questionnaire was 1.15 (range 0-2.63; SD 0.7). The highest-ranked outcomes that patients wished to see from treatment were pain with 93 points (20.0%), fatigue 62 (13.3%), physical fitness 33 (7.1%), halting/slowing damage 32 (6.9%), and quality of life/well-being 29 (6.2%). Reviewing existing composite measures for PsA demonstrated that no single measure adequately identifies all these outcomes. CONCLUSION: Pain and fatigue were ranked as the outcomes most important to patients receiving treatment for PsA and are not well represented within existing composite measures. Future work will focus on validating composite measures modified to identify outcomes important to patients.
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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 | 0,027 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».