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Enregistrement W4241667302 · doi:10.1111/bjd.16627

Reliability and validity of the instrument for scoring clinical outcomes of research for epidermolysis bullosa (iscorEB)

2018· article· en· W4241667302 sur OpenAlexaboutno aff
A.L. Bruckner, D.L. Fairclough, J.A. Feinstein, I. Lara-Corrales, A.W. Lucky, J. Tolar, E. Pope

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidermolysis bullosaMedicineContext (archaeology)DiseaseDermatologyPerspective (graphical)Severity of illnessPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidermolysis bullosa (EB) is a group of rare genetic blistering disorders that affects the skin and occasionally internal organs. Accurate estimates of disease severity of such complex disease in the context of research is difficult. We developed a tool called instrument for scoring clinical outcomes of research for Epidermolysis Bullosa (iscorEB) with the goal to assess the disease severity from both physician's and patient's perspective. In the current paper, we report the data from testing the iscorEB in 2 institutions from Canada and the USA. Thirty‐one patients and six physicians from various medical specialties took part in a study to demonstrate how consistent and good the score was at assessing the disease severity. We found that there was good agreement between physicians and between physicians and patients. We also demonstrated that iscorEB is able to differentiate between patients with mild, moderate and severe disease and between subtypes of EB.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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