P.029 Assessing disability in MS during the COVID-19 pandemic: correlation between PDDS and EDSS scores obtained before and after virtual assessments
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public health measures during the COVID-19 pandemic resulted in many multiple sclerosis (MS) patients being assessed virtually. Expanded Disability Status Scale (EDSS) scores, which are routinely obtained during MS consults, cannot be reliably calculated during virtual assessments. The Patient Determined Disease Steps (PDDS) is a validated patient-reported outcome measure of disability in MS. This study aimed to find real world evidence for the validity of PDDS as a surrogate of EDSS. Methods: Chart review of all MS patients from the MS Clinic in Saskatoon, Saskatchewan who completed PDDS forms emailed to them prior to their virtual visit (N = 277) was performed. 97 (35%) had documented EDSS scores prior to and following their self-reported PDDS. Correlational analysis between PDDS scores and pre and post EDSS scores was performed. Results: PDDS scores were highly correlated with EDSS scores before (r(95) = .79, p < .001) and after (r(95) = .84, p < .001) clinic closure occurred. Conclusions: This study provides real-world evidence that PDDS can accurately assess disability in MS when in-person assessments are not possible. Further investigation into patient demographics that increase the likelihood of completing PDDS assessments prior to appointments at our centre is ongoing.
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».