Critical Outcomes in Longitudinal Observational Studies and Registries in Patients with Rheumatoid Arthritis: An OMERACT Special Interest Group Report
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Outcomes important to patients are those that are relevant to their well-being, including quality of life, morbid endpoints, and death. These outcomes often occur over the longterm and can be identified in prospective longitudinal observational studies (PLOS). There are no standards for which outcome domains should be considered. Our overarching goal is to identify critical longterm outcome domains for patients with rheumatic diseases, and to develop a conceptual framework to measure and classify them within the scope of OMERACT Filter 2.0. METHODS: The steps of this initiative primarily concern rheumatoid arthritis (RA) and include (1) performing a systematic review of RA patient registries and cohorts to identify previously collected and reported outcome domains and measurement instruments; (2) developing a conceptual framework and taxonomy for identification and classification of outcome domains; (3) conducting focus groups to identify domains considered critical by patients with RA; and (4) surveying patients, providers, and researchers to identify critical outcomes that can be evaluated through the OMERACT filter. RESULTS: In our initial evaluation of databases and registries across countries, we found both commonalities and differences, with no clear standardization. At the initial group meeting, participants agreed that additional work is needed to identify which critical outcomes should be collected in PLOS, and suggested several: death, independence, and participation, among others. An operational strategy for the next 2 years was proposed. CONCLUSION: Participants endorsed the need for an initiative to identify and evaluate critical outcome domains and measurement instruments for data collection in PLOS.
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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 | 0,492 | 0,603 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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; 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 ».