Discordance Between Diagnosis Tools for Assessing Eczema in Infants: A Challenge for Intervention Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is no standardized definition for infant eczema, and various tools have been used across studies, precluding direct comparison. OBJECTIVE: The aim of the study was to assess and to compare the accuracy of diagnostic tools for infant eczema using the extensive data collected in Melbourne Infant Study: BCG for Allergy and Infection Reduction (MIS BAIR), an eczema prevention trial. METHODS: Eczema incidence was assessed by 3 questionnaire-based measures: modified UK diagnostic tool, parent-reported medically diagnosed eczema, and parent-reported use of topical corticosteroids. Agreement between the definitions was quantified using κ coefficient. Eczema severity was assessed by 3-monthly Patient-Oriented Eczema Measure (POEM) scores and a SCORing Atopic Dermatitis (SCORAD) clinical assessment at a 12-month visit (ClinicalTrial.gov: NCT01906853). RESULTS: Among the 538 participants fulfilling at least 1 of the 3 questionnaire-based eczema definitions, only 197 participants (37%) met all 3 definitions. Agreement between the definitions was poor with κ coefficients ranging from -0.11 to 0.62. The most frequently reported symptoms were generally dry skin (483/538, 90%) and pruritus (400/538, 74%). The face (352/538, 65%) and the trunk (306/538, 57%) were more frequently affected than the creases (257/538, 48%). Participants fulfilling all 3 questionnaire-based definitions of eczema were more likely to have higher severity scores and earlier onset of symptoms. CONCLUSIONS: There is poor agreement between currently available tools for assessing infant eczema.
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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 | 0,669 | 0,638 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».