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Enregistrement W3178308617 · doi:10.2340/00015555-3884

Patient-Reported Outcome Measures in Dermatology: A Systematic Review

2021· review· en· W3178308617 sur OpenAlexaff
Rachael Pattinson, N Trialonis-Suthakharan, Sunnia Gupta, Alasdair L. Henry, Jacqueline F. Lavallée, Marina Otten, Timothy Pickles, Nicholas Courtier, Jennifer Austin, Christopher Janus, Matthias Augustin, Christine Bundy

Notice bibliographique

RevueActa Dermato Venereologica · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJikei University School of MedicineClalit Health ServicesCardiff UniversityYale University
Mots-clésMedicineDermatologyMEDLINEPatient-reported outcomeQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By relying on data from existing patient-reported outcome measures of quality of life, the true impact of skin conditions on patients' lives may be underestimated. This study systematically reviewed all dermatology-specific (used across skin conditions) patient-reported outcome measures and makes evidence-based recommendations for their use. The study protocol is registered on PROSPERO (CRD42018108829). PubMed, PsycInfo and CINAHL were searched from inception to 25 June 2018. The Consensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments (COSMIN) criteria were used to assess the measurement properties and methodological quality of studies. A total of 12,925 abstracts were identified. Zero patient-reported outcome measures were assigned to category A (ready for use without further validation), 31 to category B (recommended for use, but only with further validation) and 5 to category C (not recommended for use). There is no gold-standard dermatology-specific patient-reported outcome measure that can be recommended or used without caution. A new measure that can comprehensively capture the impact of dermatological conditions on the patient's life is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations52
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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