Notice bibliographique
Résumé
A osteoartrite (OA) é uma das doenças reumáticas mais comuns, sendo importante causa de dor crônica, incapacidade e redução da qualidade de vida. A padronização de métricas de avaliação da morbidade ocasionada por esta doença é indispensável para a realização de estudos clínicos, ainda que seu uso no dia a dia seja menos frequente na prática do reumatologista. Para este fim, as métricas precisam demonstrar validade e reprodutibilidade, além de avaliar os domínios principais de acometimento da doença. Nesse contexto, vários índices de avaliação surgiram nas últimas décadas. Nesta revisão, apresentamos os domínios avaliados mais relevantes em estudos clínicos de OA, definidos pelo Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) e Osteoarthritis Research Society International (OARSI), bem como as métricas mais comumente utilizadas, destacando as particularidades de cada uma. Além da Escala Visual Analógica (EVA) para dor, destacamos o Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), Hip Disability and Osteoarthritis Outcome Score (HOOS), Escore de Lequesne, Australian/Canadian Hand Osteoarthritis Index (AUSCAN), Michigan Hand Outcomes Questionnaire (MHQ) e o Functional Index for Hand Osteoarthritis (FIHOA). Entre as que avaliam imagem, destacamos a classificação de Kellgren-Lawrence (KL), o MRI Osteoarthritis Knee Score (MOAKS) e o Whole-Organ Magnetic Resonance Imaging Score (WORMS). Unitermos: Osteoartrite. Métricas. Desfechos. Dor. Funcionalidade.
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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 | 0,009 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».