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Enregistrement W2971053934 · doi:10.3899/jrheum.190277

Fibromyalgia Assessment Screening Tool: Clues to Fibromyalgia on a Multidimensional Health Assessment Questionnaire for Routine Care

2019· article· en· W2971053934 sur OpenAlexvenueno aff
Kathryn Gibson, Isabel Castrejón, Joseph Descallar, Theodore Pincus

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibromyalgiaMedicineVisual analogue scalePhysical therapyReceiver operating characteristicChecklistMedical diagnosisFibromyalgia syndromeInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop feasible indices as clues to comorbid fibromyalgia (FM) in routine care of patients with various rheumatic diseases based only on self-report multidimensional Health Assessment Questionnaire (MDHAQ) scores, which are informative in all rheumatic diagnoses studied. METHODS: All patients with all diagnoses complete an MDHAQ at each visit; the 2011 FM criteria questionnaire was added to the standard MDHAQ between February 2013 and August 2016. The proportion of patients who met 2011 FM criteria or had a clinical diagnosis of FM was calculated. Individual candidate MDHAQ measures were compared to 2011 FM criteria using receiver-operating characteristic (ROC) curves; cutpoints to recognize FM were selected from the area under the curve (AUC) for optimal tradeoff between sensitivity and specificity. Cumulative indices of 3 or 4 MDHAQ measures were analyzed as fibromyalgia assessment screening tools (FAST). RESULTS: In 148 patients, the highest AUC in ROC analyses versus 2011 FM criteria were seen for MDHAQ symptom checklist, self-report painful joint count, pain visual analog scale (VAS), and fatigue VAS. The optimal cutpoints were ≥ 16/60 for symptom checklist, ≥ 16/48 for self-report painful joint count, and ≥ 6/10 for both pain and fatigue VAS. Cumulative FAST indices of 2/3 or 3/4 MDHAQ measures correctly classified 89.4-91.7% of patients who met 2011 FM criteria. CONCLUSION: FAST3 and FAST4 cumulative indices from only MDHAQ scores correctly identify most patients who meet 2011 FM criteria. FAST indices can assist clinicians in routine care as clues to FM with a general rheumatology rather than FM-specific questionnaire.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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