Building a Citizen Pscientist: Advancing Patient-Centered Psoriasis Research by Empowering Patients as Contributors and Analysts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To design and implement a novel cloud-based digital platform that allows psoriatic patients and researchers to engage in the research process. METHODS: Citizen Pscientist (CP) was created by the National Psoriasis Foundation (NPF) to support and educate the global psoriatic disease community, where patients and researchers have the ability to analyze data. Psoriatic patients were invited to enroll in CP and contribute health data to a cloud database by responding to a 59-question online survey. They were then invited to perform their own analyses of the data using built-in visualization tools allowing for the creation of "discovery charts." These charts were posted on the CP website allowing for further discussion. RESULTS: As of May 2017, 3534 patients have enrolled in CP and have collectively contributed over 200,000 data points on their health status. Patients posted 70 discovery charts, generating 209 discussion comments. CONCLUSION: With the growing influence of the internet and technology in society, medical research can be enhanced by crowdsourcing and online patient portals. Patient discovery charts focused on the topics of psoriatic disease demographics, clinical features, environmental triggers, and quality of life. Patients noted that the CP platform adds to their well-being and allows them to express what research questions matter most to them in a direct and quantifiable way. The implementation of CP is a successful and novel method of allowing patients to engage in research. Thus, CP is an important tool to promote patient-centered psoriatic disease research.
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 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 | 0,031 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».