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Enregistrement W3135454180 · doi:10.3899/jrheum.201674

Composite Measures for Clinical Trials in Psoriatic Arthritis: Testing Pain and Fatigue Modifications in a UK Multicenter Study

2021· article· en· W3135454180 sur OpenAlexvenueno aff
William Tillett, Oliver FitzGerald, Laura C. Coates, Jon Packham, Deepak R. Jadon, Marco Massarotti, Mel Brook, Suzanne Lane, Paul Creamer, Anna Antony, Eleanor Korendowych, Adwaye Rambojun, Neil McHugh, Philip Helliwell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisVisual analogue scaleObservational studyClinical trialPhysical therapyPsoriasisInternal medicineDiseaseArthritisDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To test the addition of pain and fatigue to the Composite Psoriatic Arthritis Disease Activity (CPDAI) and the Group for Research and Assessment of Psoriasis and PsA (GRAPPA) Composite Exercise (GRACE) composite measures of psoriatic arthritis (PsA). Methods Clinical and patient-reported outcome measures were assessed in patients with PsA at 3 consecutive follow-up visits over 6 months in a UK multicenter observational study. A pain visual analog scale and Functional Assessment of Chronic Illness Therapy Fatigue scale were added as modifications to the CPDAI and GRACE composite measures. Original and modified versions were tested against the PsA Disease Activity Score (PASDAS) and the Disease Activity Index for PsA (DAPSA). Discrimination between disease states and responsiveness were tested with t-scores, standardized response means (SRMs), and effect sizes. Data were presented to members at the 2020 annual meeting who then voted on the GRAPPArecommended composite and treatment targets for clinical trials. Results One hundred forty-one patients were recruited with a mean PsA disease duration of 6.1 years (range 0–41 yrs). The SRMs for the GRACE and modified GRACE (mGRACE) were 0.67 and 0.64, respectively, and 0.54 and 0.46, respectively, for the CPDAI and modified CPDAI (mCPDAI). The t-scores for the GRACE and mGRACE were unchanged at 7.8 for both, and 6.8 and 7.0 for the CPDAI and mCPDAI, respectively. The PASDAS demonstrated the best responsiveness (SRM 0.84) and discrimination (t-scores 8.3). Most members (82%) agreed the composites should not be modified and 77% voted for the PASDAS as the GRAPPA-recommended composite for clinical trials, with 90% minimal disease activity (MDA) as the target. Conclusion Modifying the CPDAI and GRACE with the addition of pain and fatigue does not enhance responsiveness nor the measures’ ability to detect disease status in terms of requiring treatment escalation. GRAPPA members voted for the PASDAS as the composite measure in clinical trials and MDA as the target.

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)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,190
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,190
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,223 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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