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Enregistrement W2933243814 · doi:10.1111/pcmr.12784

Validation of a physician global assessment tool for vitiligo extent: Results of an international vitiligo expert meeting

2019· article· en· W2933243814 sur OpenAlexaff
Nanja van Geel, Albert Wolkerstorfer, Khaled Ezzedine, Amit G. Pandya, Marcel W. Bekkenk, Lynda Grine, Sarah Van Belle, Janny E. Lommerts, Iltefat Hamzavi, John E. Harris, Viktoria Eleftheriadou, Samia Esmat, Hee Young Kang, Prasad Kumarasinghe, Cheng‐Che E. Lan, Davinder Parsad, Noufal Raboobee, Leihong Xiang, Tamio Suzuki, C.A.C. Prinsen, Alain Taı̈eb, Mauro Picardo, Reinhart Speeckaert

Notice bibliographique

RevuePigment Cell & Melanoma Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesLEO Fondet
Mots-clésVitiligoIntraclass correlationInter-rater reliabilityMedicineReimbursementScale (ratio)DermatologyConstruct validityClinical psychologyRating scaleStatisticsPsychometricsMathematicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, vitiligo lacks a validated Physician Global Assessment (PGA) for disease extent. This PGA can be used to stratify and interpret the numeric scores obtained by the Vitiligo Extent Score (VES). We investigated the interrater reliability of a 5-point PGA scale during an international vitiligo workshop. Vitiligo experts from five different continents rated photographs of non-segmental vitiligo patients with varying degrees of extent with the PGA score. Good interrater agreements (intraclass correlation coefficient >0.6) were observed between the raters overall and within each continent. All hypotheses to evaluate construct validity were confirmed. Median VES values per category were for limited 1.10 [IQR: 0.21-1.67], moderate 3.17 [IQR: 1.75-6.21], extensive 9.58 [IQR: 6.21-13.03] and very extensive 42.67 [IQR: 21.20-42.67]. Defined categories for vitiligo extent can be valuable for inclusion criteria and may impact future reimbursement criteria.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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