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Enregistrement W3179238984 · doi:10.1007/s13555-021-00572-2

The Proposed PASI-HD Provides More Precise Assessment of Plaque Psoriasis Severity in Anatomical Regions with a Low Area Score

2021· letter· en· W3179238984 sur OpenAlexaff
Kim Papp, Mark Lebwohl, Leon Kircik, David M. Pariser, Bruce Strober, Gerald G. Krueger, David R. Berk, Lynn Navale, Robert Higham

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensProbity Medical Research
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésPsoriasis Area and Severity IndexBody surface areaPsoriasisPlaque psoriasisMedicineSeverity of illnessMeasure (data warehouse)DermatologyInternal medicineComputer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Psoriasis Area and Severity Index (PASI) is the most widely used clinical measure in clinical trials to assess disease severity of plaque psoriasis. However, the PASI is not a precise measure of severity with less precision when the regional area of involvement is < 10% of the BSA of a specific anatomical region. Degradation of precision results from the area score defaulting to '1' when the area of involvement within an anatomical region falls between 0% and 10% of the BSA for a given anatomical region. We describe a modification to the PASI, termed PASI-high discrimination (PASI-HD), for determination of more accurate psoriasis severity in body regions where < 10% of the body surface area is affected. The methodology for assessing disease severity in these conditions is described.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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