Telephone consultation for myasthenia gravis care during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic: Assessment of a novel virtual myasthenia gravis index
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: The aim of the study was to determine the association between the virtual Myasthenia Gravis Impairment Index (vMGII) with other patient-reported outcomes (PROs) of myasthenia gravis (MG) and its usefulness in telephone consultations with MG patients. METHODS: This was a retrospective case series in which vMGII score along with virtual Single Simple Question (vSSQ), virtual Patient-Acceptable Symptom State PASS (vPASS) response, and patient disease status based on Myathenia Gravis Foundation of America postintervention status were collected during telephone consultation along with the MGII, SSQ, and PASS responses during the preceding in-person clinic visits. RESULTS: In 214 patients, the mean difference of vMGII between the vPASS "Yes" and "No" groups was -14.2 ± 1.4 (95% confidence interval, -16.9 to -11.3; P < .001) with mean vMGII for vPASS "Yes" group being 6.4 ± 7.7 and vPASS "No" being 20.5 ± 11.5. A vMGII of 11.5 or higher predicted vPASS "yes" response with a sensitivity of 78.7% and specificity of 81.4%. A strong negative correlation was found between the vMGII and vSSQ (r = -.667; P < .001). The mean vMGII was 0.48 ± 1.42 for patients in remission, and 9.31 ± 10.93 for improved, 9.32 ± 8.79 for stable, and 22.58 ± 14.04 for worsened groups (P < .001). These associations were the same as those obtained during the preceding in-person clinic visit and the direction of change in MGII scores also indicated change in disease status. DISCUSSION: vMGII is an effective measure to assess an MG patient's disease status in telephone consultations and relates well with other PRO measures. The vMGII remains reliable for assessing MG disease status even with removal of the physical examination component.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».