Outcomes of the 2019 GRAPPA Workshop on Continuous Composite Indices for the Assessment of Psoriatic Arthritis and Membership-recommended Next Steps
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Improving the assessment of psoriatic arthritis (PsA) is a key purpose of the Group for Research and Assessment of Psoriasis and PsA (GRAPPA). Herein, we report the proceedings of the GRAPPA composites workshop at the 2019 GRAPPA annual meeting and the membership's recommended next steps. METHODS: A review of continuous composite measures was conducted in an introductory workshop, followed by 10 breakout group sessions and a final plenary session for feedback and voting. RESULTS: Participants included 154 members: 87 rheumatologists, 18 dermatologists, 2 rheumatologist/dermatologists, 12 patient research partners, 14 academics, 1 methodologist, and 20 industry members. Of voting members, 88.8% agreed a need exists for a continuous composite measure for routine practice, but only 62% were currently using a composite measure. Of these, 27% were using the 28-joint count Disease Activity Score (DAS), which is not a PsA-specific measure; 20% were using a PsA-specific measure such as PsA DAS (PASDAS), Composite Psoriatic Disease Activity Index (CPDAI), or Disease Activity Index for PsA (DAPSA). Members agreed that the existing measures were not feasible in their current forms (CPDAI 83%, PASDAS 82%, and DAPSA 47%) and that modification should be tested. The majority (76%) agreed that disease effect should be measured separately from disease activity. CONCLUSION: The GRAPPA membership supports the need for a continuous composite measure of disease activity for use in routine clinical care, the separate measurement of disease effect and activity, and the testing of modifications to candidate instruments rather than the development of new measures.
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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 | 0,079 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 ».