Validity of the Skindex Mini in Patients With Atopic Dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Quality of life (QOL) measures can help clinicians understand patients' experience of disease, judge the effectiveness of care, and facilitate shared decision making 1 .To be useful in clinical practice, instruments must be simple and quick to complete.The Skindex Mini (SDM), a three-item questionnaire, was derived from a longer previously validated instrument, Skindex-16, to serve this purpose.To date, two studies have demonstrated robust concurrent validity with strong correlations between SDM scores and Skindex-16 scores 2,3.In this study, we sought to further examine construct validity and responsiveness of the SDM in a cohort of patients with atopic dermatitis.As part of routine care, patients with atopic dermatitis (AD) seen by ES in a medical dermatology clinic at Oregon Health & Science University were given a questionnaire during the appointment check-in process.The questionnaire included the SDM, a patientreported global assessment of severity (PtGA), an itch numerical rating scale (NRS) 4 , and a question asking if the patient considered their disease well-controlled.ES included the investigator global assessment of severity (IGA).The SDM was completed by 132 AD patients on at least one occasion and 68 patients on two occasions.To evaluate construct validity, we examined median and interquartile ranges for SDM domain scores across levels of IGA, PtGA, NRS itch, and overall control, and calculated Spearman's rank correlation coefficients (r s ) of SDM scores with each measure.To evaluate responsiveness, the same approach was applied to changes in SDM domain scores across
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».