Core Domain Set Selection According to OMERACT Filter 2.1: The OMERACT Methodology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Filter 2.1 methodology for core domain set selection. METHODS: The "OMERACT Way for Core Domain Set selection" framework consists of 3 stages: first, generating candidate domains through literature reviews and qualitative work, then a process of consensus to obtain agreement from those involved, and finally formal voting on the OMERACT Onion. The OMERACT Onion describes the placement of domains in layers/circles: mandatory in all trials/mandatory in specific circumstances (inner circle); important but optional (middle circle); or research agenda (outer circle). Five OMERACT working groups presented their core domain sets for endorsement by the OMERACT community. Tools including a workbook and whiteboard video were created to assist the process. The methods workshop at OMERACT 2018 introduced participants to this framework. RESULTS: The 5 OMERACT working groups achieved consensus on their proposed core domain sets. After the Methodology Workshop training exercise at OMERACT 2018, over 90% of participants voted that they were confident that they understood the process of core domain set selection. CONCLUSION: The methods described in this paper were successfully used by the 5 working groups voting on domains at the OMERACT 2018 meeting, demonstrating the feasibility of the process. In addition, participants at OMERACT 2018 expressed increased confidence and understanding of the core domain set selection process after the training exercise. This methodology will continue to evolve, and we will use innovative technology such as whiteboard videos as a key part of our dissemination and implementation strategy for new methods.
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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 | 0,205 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».