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Enregistrement W3011447062 · doi:10.1186/s13075-020-2143-0

A consensus-based framework for conducting and reporting osteoarthritis phenotype research

2020· article· en· W3011447062 sur OpenAlexaff
W.E. van Spil, Sita Bierma‐Zeinstra, Leticia A. Deveza, N K Arden, Anne‐Christine Bay‐Jensen, Virginia B. Kraus, Lisa C. Carlesso, Robin Christensen, M. van der Esch, Peter Kent, J. Knoop, C. Ladel, Christopher B. Little, Richard F. Loeser, Kathryn Mills, Ali Mobasheri, Amanda E. Nelson, Tuhina Neogi, George Peat, Anne‐Christine Rat, Martijn Steultjens, Martin J. Thomas, Ana M. Valdes, David J. Hunter

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesKeele UniversityMacquarie UniversityNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareGlasgow Caledonian UniversityParker Institute for Cancer ImmunotherapyMerck KGaAUniversity of North Carolina at Chapel HillOulun YliopistoCurtin University of TechnologyUniversité de LorraineOak Foundation
Mots-clésRheumatologyOsteoarthritisMedicinePhenotypeConsensus conferenceInternal medicineAlternative medicineBioinformaticsPhysical therapyFamily medicineMedical physicsPathologyGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The concept of osteoarthritis (OA) heterogeneity is evolving and gaining renewed interest. According to this concept, distinct subtypes of OA need to be defined that will likely require recognition in research design and different approaches to clinical management. Although seemingly plausible, a wide range of views exist on how best to operationalize this concept. The current project aimed to provide consensus-based definitions and recommendations that together create a framework for conducting and reporting OA phenotype research. METHODS: A panel of 25 members with expertise in OA phenotype research was composed. First, panel members participated in an online Delphi exercise to provide a number of basic definitions and statements relating to OA phenotypes and OA phenotype research. Second, panel members provided input on a set of recommendations for reporting on OA phenotype studies. RESULTS: Four Delphi rounds were required to achieve sufficient agreement on 11 definitions and statements. OA phenotypes were defined as subtypes of OA that share distinct underlying pathobiological and pain mechanisms and their structural and functional consequences. Reporting recommendations pertaining to the study characteristics, study population, data collection, statistical analysis, and appraisal of OA phenotype studies were provided. CONCLUSIONS: This study provides a number of consensus-based definitions and recommendations relating to OA phenotypes. The resulting framework is intended to facilitate research on OA phenotypes and increase combined efforts to develop effective OA phenotype classification. Success in this endeavor will hopefully translate into more effective, differentiated OA management that will benefit a multitude of OA patients.

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)0,728
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,583
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7280,583
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,009
Bibliométrie0,0280,017
Études des sciences et des technologies0,0200,033
Communication savante0,0270,022
Science ouverte0,0190,037
Intégrité de la recherche0,0180,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,124 · 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
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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