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Enregistrement W2979278189 · doi:10.14283/jfa.2019.33

Clinically Meaningful Change for Physical Performance: Perspectives of the ICFSR Task Force

2020· article· en· W2979278189 sur OpenAlexaff
J. Guralnik, Karen Bandeen‐Roche, Shalendar Bhasin, Sonya Eremenco, Francesco Landi, John Muscedere, Subashan Perera, Jean‐Yves Reginster, Linda J. Woodhouse, Bruno Vellas

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Frailty & Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésSarcopeniaMedicineClinical trialPsychological interventionTask forceTask (project management)Physical medicine and rehabilitationMiamiPhysical therapyGerontologyPathologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For clinical studies of sarcopenia and frailty, clinically meaningful outcome measures are needed to monitor disease progression, evaluate efficacy of interventions, and plan clinical trials. Physical performance measures including measures of gait speed and other aspects of mobility and strength have been used in many studies, although a definition of clinically meaningful change in performance has remained unclear. The International Conference on Frailty and Sarcopenia Research Task Force (ICFSR-TF), a group of academic and industry scientists investigating frailty and sarcopenia, met in Miami Beach, Florida, USA in February 2019 to explore approaches for establishing clinical meaningfulness in a manner aligned with regulatory authorities. They concluded that clinical meaningful change is contextually dependent, and that both anchor- based and distribution-based methods of quantifying physical function are informative and should be evaluated relative to patient-reported outcomes. In addition, they identified additional research needed to enable setting criteria for clinical meaningful change in trials.

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)0,384
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,279
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3840,279
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,007
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0040,025
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0090,010
Intégrité de la recherche0,0140,035
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,256 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations80
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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