Reporting items for capillaroscopy in clinical research on musculoskeletal diseases: a systematic review and international Delphi consensus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The level of detail included when describing nailfold videocapillaroscopy (NVC) methods varies among research studies, making interpretation and comparison of results challenging. The overarching objective of the present study was to seek consensus on the reporting standards in NVC methodology for clinical research in rheumatic diseases and to propose a pragmatic reporting checklist. METHODS: Based on the items derived from a systematic review focused on this topic, a three-step web-based Delphi consensus on minimum reporting standards in NVC was performed among members of the European League against Rheumatism (EULAR) Study Group on Microcirculation in Rheumatic Diseases and the Scleroderma Clinical Trials Consortium. RESULTS: A total of 319 articles were selected by the systematic review, and 46 items were proposed in the Delphi process. This Delphi exercise was completed by 80 participants from 31 countries, including Australia and countries within Asia, Europe, North America and South America. Agreement was reached on items covering three main areas: patient preparation before NVC (15 items), device description (5 items) and examination details (13 items). CONCLUSION: Based on the available evidence, the description of NVC methods was highly heterogeneous in the identified studies and differed markedly on several items. A reporting checklist of 33 items, based on practical suggestions made (using a Delphi process) by international participants, has been developed to provide guidance to improve and standardize the NVC methodology to be applied in future clinical research studies.
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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 | 0,689 | 0,670 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».