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Enregistrement W4308634188 · doi:10.1111/odi.14430

Oral lichen planus clinician reported outcome measure: Development, content validity, and further development

2022· article· en· W4308634188 sur OpenAlexaff
Michael T. Brennan, Richeal Ní Ríordáin, Leslie Long‐Simpson, Caroline Bissonnette, Marcela Lizano, Lars Siim Madsen

Notice bibliographique

RevueOral Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésOral lichen planusMedicineInternal medicineClinical PracticeGastroenterologyClinical trialDermatologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To establish and test a clinician-reported outcome measure of oral lichen planus (OLP): OLP Investigator global assessment (IGA). METHODS: OLP IGA scale was tested with retrospective data from clinical practice and a phase II clinical trial. A comparison of the OLP IGA score with patient-reported outcomes was completed. RESULTS: Clinical Practice: The mean (SD) OLP IGA score (0-4) in 107 OLP patients was 1.8 (1.0) with correlation of 0.25-0.48 (p value 0.01 - <0.0001) with symptom scores. There was a significant increase in OLP symptoms based on OLP IGA score. CLINICAL TRIAL: The mean (SD) OLP IGA score in 137 research participants was 2.5 (1.2) with correlation of 0.43-0.52 (all p values <0.0001) with symptoms scores. There was a significant increase in OLP symptoms based on OLP IGA score. Forty-seven (35%) participants in the phase 2 study had an improvement in the OLP IGA score of ≥2. There were significant improvements in all symptoms scores in relation to the change in IGA score. CONCLUSIONS: The OLP IGA is designed to assess changes in symptomatic OLP lesions and is appropriate for use across the full range of symptomatic OLP severity and represents a scale with utility in clinical practice and clinical trials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,047 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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