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Enregistrement W2918340407 · doi:10.3899/jrheum.181076

Core Outcome Sets Specifically for Longterm Observational Studies: OMERACT Special Interest Group Update in Rheumatoid Arthritis

2019· article· en· W2918340407 sur OpenAlexvenueno aff
María A. López-Olivo, José B Negrón, Richard J Zogala, Loreto Carmona, Karla Criner, Niti Goel, Laura González-López, Francesca Ingegnoli, Amye Leong, Lyn March, Beverly Shea, Vibeke Strand, Peter Tugwell, Tiffany Westrich‐Robertson, Natalia Zamora, Robin Christensen, María E. Suarez‐Almazor

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyRheumatoid arthritisPhysical therapyOutcome (game theory)Interest groupInternal medicineArthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This is an update from the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Core Outcomes in Longterm Observational Studies Special Interest Group with a focus on rheumatoid arthritis. METHODS: Preliminary data and proposed next steps were outlined and discussed by participants. RESULTS: Domains identified after initial steps (systematic review and qualitative research) were pain, physical functioning, participation (i.e., work, social), longterm symptoms, fertility/family planning, emotional well-being, coping, financial status, and adverse events including death. CONCLUSION: The group agreed conceptually that short-term core outcomes could be different from longer term ones. Participants emphasized the importance of analyzing the need for core domains specifically for longterm longitudinal observational studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,404
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,083 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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