Validation Parameters of Patient-Generated Data for Digitally Recorded Allergic Rhinitis Symptom and Medication Scores in the @IT.2020 Project: Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health technologies enable allergists to monitor disease trends by collecting daily patient-reported outcomes of allergic rhinitis. To this end, patients with allergies are usually required to enter their symptoms and medication repetitively over long time periods, which may present a risk to data completeness and quality in the case of insufficient effort reporting. Completeness of patient's recording is easily measured. In contrast, the intrinsic quality and accuracy of the data entered by the patients are more elusive. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the association of adherence to digital symptom recording with a predefined set of parameters of the patient-generated symptom and medication scores and to identify parameters that may serve as proxy measure of the quality and reliability of the information recorded by the patient. METHODS: The @IT.2020 project investigates the diagnostic synergy of mobile health and molecular allergology in patients with seasonal allergic rhinitis. In its pilot phase, 101 children with seasonal allergic rhinitis were recruited in Rome and instructed to record their symptoms, medication intake, and general conditions daily via a mobile app (AllergyMonitor) during the relevant pollen season. We measured adherence to daily recording as the percentage of days with data recording in the observation period. We examined the patient's trajectories of 3 disease indices (Rhinoconjunctivitis Total Symptom Score [RTSS], Combined Symptom and Medication Score [CSMS], and Visual Analogue Scale [VAS]) as putative proxies of data quality with the following 4 parameters: (1) intravariation index, (2) percentage of zero values, (3) coefficient of variation, and (4) percentage of changes in trend. Lastly, we examined the relationship between adherence to recording and each of the 4 proxy measures. RESULTS: Adherence to recording ranged from 20% (11/56) to 100% (56/56), with 64.4% (65/101) and 35.6% (36/101) of the patients' values above (highly adherent patients) or below (low adherent patients) the threshold of 80%, respectively. The percentage of zero values, the coefficient of variation, and the intravariation index did not significantly change with the adherence to recording. By contrast, the proportion of changes in trend was significantly higher among highly adherent patients, independently from the analyzed score (RTSS, CSMS, and VAS). CONCLUSIONS: The percentage of changes in the trend of RTSS, CSMS, and VAS is a valuable candidate to validate the quality and accuracy of the data recorded by patients with allergic rhinitis during the pollen season. The performance of this parameter must be further investigated in real-life conditions before it can be recommended for routine use in apps and electronic diaries devoted to the management of patients with allergic rhinitis.
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 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 | 0,022 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».