Update on Outcome Measure Development for Large Vessel Vasculitis: Report from OMERACT 12
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The rarity of large vessel vasculitis (LVV) is a major factor limiting randomized controlled trials in LVV, resulting in treatment choices in these diseases that are guided mainly by observational studies and expert opinion. Further complicating trials in LVV is the absence of validated and meaningful outcome measures. The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) vasculitis working group initiated the Large Vessel Vasculitis task force in 2009 to develop data-driven, validated outcome tools for clinical investigation in LVV. This report summarizes the progress that has been made on a disease activity assessment tool and patient-reported outcomes in LVV as well as the group's research agenda. METHODS: The OMERACT LVV task force brought an international group of investigators and patient research partners together to work collaboratively on developing outcome tools. The group initially focused on disease activity assessment tools in LVV. Following a systematic literature review, an international Delphi exercise was conducted to obtain expert opinion on principles and domains for disease assessment. The OMERACT vasculitis working group's LVV task force is also conducting qualitative research with patients, including interviews, focus groups, and engaging patients as research partners, all to ensure that the approach to disease assessment includes measures of patients' perspectives and that patients have input into the research agenda and process. RESULTS: The preliminary results of both the Delphi exercise and the qualitative interviews were discussed at the OMERACT 12 (2014) meeting and the completion of the analyses will produce an initial set of domains and instruments to form the basis of next steps in the research agenda. CONCLUSION: The research agenda continues to evolve, with the ultimate goal of developing an OMERACT-endorsed core set of outcome measures for use in clinical trials of LVV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».