2019 American College of Rheumatology Recommended Patient‐Reported Functional Status Assessment Measures in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop American College of Rheumatology (ACR) recommendations for patient-reported Functional Status Assessment Measures (FSAMs) for use in routine clinical practice in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: We convened a workgroup to conduct a systematic review of published literature through March 16, 2017 and abstract FSAM properties. Based upon initial search results and clinical input, we focused on the following FSAMs appropriate for routine clinical use: the Health Assessment Questionnaire (HAQ) and derived measures and the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) tool. We used the Consensus-Based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments (COSMIN) 4-point scoring method to evaluate each FSAM, allowing for overall level of evidence assessment. We identified FSAMs fulfilling a predefined minimum standard and, through a modified Delphi process, selected preferred FSAMs for regular use in most clinic settings. RESULTS: The search identified 11,835 articles, of which 56 were included in the review. Descriptions of the measures, properties, study quality, level of evidence, and feasibility were abstracted and scored. Following a modified Delphi process, 7 measures fulfilled the minimum standard for regular use in most clinic settings, and 3 measures were recommended: the PROMIS physical function 10-item short form (PROMIS PF10a), the HAQ-II, and the Multidimensional HAQ. CONCLUSION: This work establishes ACR recommendations for preferred RA FSAMs for regular use in most clinic settings. These results will inform clinical practice and can support future ACR quality measure development as well as highlight ongoing research needs.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».