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Enregistrement W2613579314 · doi:10.1080/09546634.2017.1329499

What is clearance worth? Patients’ stated risk tolerance for psoriasis treatments

2017· article· en· W2613579314 sur OpenAlexaff
Angelyn Fairchild, Shelby D. Reed, F. Reed Johnson, Greg Anglin, Anne M. Wolka, Rebecca Noel

Notice bibliographique

RevueJournal of Dermatological Treatment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensEli Lilly (Canada)
Organismes subventionnairesDuke UniversityEli Lilly and Company
Mots-clésMedicinePsoriasisPlaque psoriasisRegimenDermatologyLogistic regressionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to provide quantitative evidence of patients' tolerance for therapeutic risks associated with psoriasis treatments that could offer psoriasis improvements beyond the PASI 75 benchmark. MATERIALS AND METHODS: We used a discrete-choice experiment in which respondents chose between competing psoriasis treatments characterized by benefits (i.e. reduced plaque severity, reduced plaque area), risks (i.e. 10-year risk of tuberculosis, 10-year risk of death from infection), and treatment regimen. We analyzed choice data using random-parameters logit models for psoriasis affecting the body, face, or hands. RESULTS: Of 927 eligible members of the National Psoriasis Foundation who completed the survey, 28% were unwilling to accept any greater risk of treatment-related infection mortality. Among the remaining 72%, respondents were willing to accept higher risks of infection-related mortality associated with treatment to completely remove plaques covering only 1% of the body, compared to reducing lesions from 10 to 1% of the affected area. This finding was more pronounced for lesions on the face. CONCLUSIONS: Most patients placed greater value on eliminating even very small plaques compared to avoiding treatment-related risks. The perceived importance of complete versus near-complete clearance was stronger than previously documented.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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