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Enregistrement W2753605649 · doi:10.3899/jrheum.161269

Assessment of Disease Activity in Large-vessel Vasculitis: Results of an International Delphi Exercise

2017· article· en· W2753605649 sur OpenAlexaffvenue
Sibel Zehra Aydın, Haner Di̇reskeneli̇, Peter A. Merkel

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Center for Research ResourcesVasculitis Clinical Research Consortium
Mots-clésMedicineVasculitisDelphi methodDelphiDiseasePhysical therapyInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To arrive at consensus for candidate outcomes for disease activity assessment in large-vessel vasculitis (LVV) in clinical trials. METHODS: A Delphi survey including 99 items was circulated among international experts for 3 rounds. RESULTS: Fifty-seven items were accepted for both giant cell arteritis and Takayasu arteritis. Sixty-seven percent of experts voted to have a common approach for both diseases with additional disease-specific items such as weight loss, scalp tenderness/necrosis, morning stiffness, dizziness, visual symptoms, and imaging. CONCLUSION: This study highlights similarities and differences in experts' perspectives for assessing clinical activity in LVV and may guide a consensus-driven core set of validated 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)0,215
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2150,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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