The OMERACT Stepwise Approach to Select and Develop Imaging Outcome Measurement Instruments: The Musculoskeletal Ultrasound Example
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) stepwise approach to select and develop an imaging instrument with musculoskeletal ultrasound (US) as an example. METHODS: The OMERACT US Working Group (WG) developed a 4-step process to select instruments based on imaging. Step 1 applies the OMERACT Framework Instrument Selection Algorithm (OFISA) to existing US outcome measurement instruments for a specific indication. This step requires a literature review focused on the truth, discrimination, and feasibility aspects of the instrument for the target pathology. When the evidence is completely unsatisfactory, Step 2 is a consensus process to define the US characteristics of the target pathology including one or more so-called "elementary lesions". Step 3 applies the agreed definitions to the image, evaluates their reliability, develops a severity grading of the lesion(s) at a given anatomical site, and evaluates the effect of the acquisition technique on feasibility and lesion(s) detection. Step 4 applies and assesses the definition(s) and scoring system(s) in cross-sectional studies and multicenter trials. The imaging instrument is now ready to pass a final OFISA check. RESULTS: With this process in place, the US WG now has 18 subgroups developing US instruments in 10 different diseases. Half of them have passed Step 3, and the groups for enthesitis (spondyloarthritis, psoriatic arthritis), synovitis, and tenosynovitis (rheumatoid arthritis) have finished Step 4. CONCLUSION: The US WG approach to select and develop outcome measurement instruments based on imaging has been repeatedly and successfully applied in US, but is generic for imaging and fits with OMERACT Filter 2.1.
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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 | 0,108 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».