The Static Physician's Global Assessment of Genitalia: A Clinical Outcome Measure for the Severity of Genital Psoriasis.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Genital psoriasis is a common but frequently overlooked manifestation of psoriasis with a considerable impact on patients' quality of life. Currently no validated clinical trial outcome measures exist to assess genital psoriasis severity that meet regulatory agency requirements. Methods: This study describes the development of the static Physician's Global Assessment of Genitalia (sPGA-G) scale, a clinical outcome measure for the assessment of genital psoriasis severity that accounts for the erythematous clinical presentation of genital psoriasis. The reliability of the sPGA-G was evaluated using scores collected from clinician assessments of photographs of genital psoriasis cases. Scores were collected from 10 academic and clinical experts in genital psoriasis and 95 clinician assessors who participated in either in-person (n=28) or online (n=67) sPGA-G training modules. Results: The sPGA-G had a high inter-rater reliability (IRR, measured by Kendall's W) for expert raters (W=0.856, P less than 0.0001), in-person assessors (W=0.822, P less than 0.0001), and online assessors (W=0.678, P less than 0.0001). IRR was also high for all clinical assessors combined, (W=0.714, P less than 0.0001). Discussion: This study demonstrates that the sPGA-G is an intuitive and reliable clinical outcome measure that specifically measures the severity of genital psoriasis. J Drugs Dermatol. 2017;16(8):793-799. .
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».