MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4237594265 · doi:10.21203/rs.3.rs-40437/v1

A Standard Set of Outcome Measures for the Comprehensive Assessment of Osteogenesis Imperfecta.

2020· preprint· en· W4237594265 sur OpenAlexaff
Wouter H. Nijhuis, Anton Franken, Kara Ayers, Chantal Damas, Lars Folkestad, Antonella Forlino, Paolo Fraschini, Claire Hill, Guus Janus, Richard W. Kruse, Lena Lande Wekre, Lieve Michiels, Kathleen Montpetit, Leonardo Panzeri, Valérie Porquet‐Bordes, Frank Rauch, Ralph J. B. Sakkers, Jean‐Pierre Salles, Oliver Semler, Jony Sun, Michael To, Laura L. Tosi, Yangyang Yao, Eric Yeung, Lidiia Zhytnik, Carola Zillikens, M. Verhoef

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteogenesis imperfectaDelphi methodInternational Classification of Functioning, Disability and HealthDelphiFocus groupPsychological interventionSet (abstract data type)MedicineOutcome (game theory)MEDLINEPsychologyPhysical therapyComputer scienceNursingRehabilitationArtificial intelligenceMathematicsPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Osteogenesis Imperfecta (OI) is a genetic disorder of collagen type I, also known as ‘brittle bone disease’. The clinical manifestation of OI shows a wide variation. Therefore, care for patients with OI requires an interdisciplinary approach. The effectiveness of particular interventions and treatment protocols of interdisciplinary teams is not clear due to a non-standardized and wide variation of patient outcomes making comparison of outcomes available in the literature difficult. It is only by agreeing on a common, standard set of outcome measures for the comprehensive appraisal of OI that comparisons across interdisciplinary treatment centers for OI will be possible in the future. Methods: The Key4OI international interdisciplinary working group of 27 members used a consensus-driven modified Delphi approach to develop a set of global outcome measures for patients with OI. This consensus method was based on data derived from the OI community and used focus groups, expert opinions and a literature search to determine the domains that matter most to people with OI. The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF), was used to define domains and organize the outcomes from the literature search. 16 focus groups (9 with adult and 7 with children) as well as multiple discussions and further Delphi rounds with the Key4OI working group were held to reach a consensus on a minimal set of outcomes and measuring instruments.Results: More than 400 different outcome measures were identified in our literature search. After three Delphi rounds, 24 domains were selected. After the focus group sessions, the number of domains were reduced to 15. A consensus was reached on the measuring instruments to cover these domains for both children and adults. Conclusion: The Key4OI project resulted in standard set of outcome measures focused on the needs and wishes of individuals with OI and their families. This outcome set will enable healthcare teams and systems to compare and to improve their care pathways and quality of care worldwide. Further studies are needed to evaluate the implementation of this standardized outcome set.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetConnective tissue disorders researchTravaux en français237 207