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Enregistrement W4285405235 · doi:10.1016/j.semarthrit.2022.152068

The pediatric glucocorticoid toxicity index

2022· article· en· W4285405235 sur OpenAlexaffabout
Paul Brogan, Ray Naden, Stacy P. Ardoin, Jennifer C. Cooper, Fabrizio De Benedetti, Jean‐Francois Dicaire, Despina Eleftheriou, Brian M. Feldman, Jon Goldin, Seth E. Karol, Fiona Price-Kuehne, David Skuse, Constantine A. Stratakis, Nicholas J.A. Webb, John H. Stone

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthritis and Rheumatism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal Hormones and Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMcMaster University
Organismes subventionnairesMassachusetts General Hospital
Mots-clésMedicineChecklistInternal medicineToxicityDosingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To develop a Pediatric glucocorticoid toxicity index (pGTI), a standardized, weighted clinical outcome assessment that measures change in glucocorticoid (GC) toxicity over time. Fourteen physician experts from 7 subspecialties participated. The physician experts represented multiple subspecialties in which GCs play a major role in the treatment of inflammatory disease: nephrology, rheumatology, oncology, endocrinology, genetics, psychiatry, and maternal-fetal medicine. Nine investigators were from Canada, Europe, or New Zealand, and 5 were from the United States. Group consensus methods and multi-criteria decision analysis were used. The pGTI is an aggregate assessment of GC toxicities that are common, important, and dynamic. These toxicities are organized into health domains graded as minor, moderate, or major and are weighted according to severity. The relative weights were derived by group consensus and multi-criteria decision analysis using the 1000MindsTM software platform. Two quantitative scores comprise the overall toxicity profile derived from pGTI data: (1) the Cumulative Worsening Score; and (2) the Aggregate Improvement Score. The pGTI also includes a qualitative, unweighted record of GC side-effects known as the Damage Checklist, which documents less common toxicities that, although potentially severe, are unlikely to change with varying GC dosing. One hundred and seven (107) toxicity items were included in the pGTI and thirty-two (32) in the Damage Checklist. To assess the degree to which the pGTI corresponds to expert clinical judgement, the investigators ranked 15 cases by clinical judgement from highest to lowest GC toxicity. Expert rankings were then compared to case ranking by the pGTI, yielding excellent agreement (weighted kappa 0.86). The pGTI was migrated to a digital environment following its development and initial validation. The digital platform is designed to ensure ease-of-use in the clinic, rigor in application, and accuracy of scoring. Clinic staff enter vital signs, laboratory results, and medication changes relevant to pGTI scoring. Clinicians record findings for GC myopathy, skin toxicity, mood dysfunction, and infection. The pGTI algorithms then apply the weights to these raw data and calculate scores. Embedded logic accounts for the impact of age- and sex-related reference ranges on several health domains: blood pressure, lipid metabolism, and bone mineral density. Other algorithms account for anticipated changes in the height Z-scores used in the growth domain, thereby addressing a concern unique to GC toxicity in children. The Damage Checklist ensures comprehensive measurement of GC toxicity but does not contribute to pGTI scoring, because the scored domains emphasize manifestations of GC toxicity that are likely to change over the course of a trial. We describe the development and initial evaluation of a weighted, composite toxicity index for the assessment of morbidity related to GC use in children and adolescents. Developing the pGTI digital platform was essential for performing the nuanced calculations necessary to ensure rigor, accuracy, and ease-of-use in both clinic and research settings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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