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Enregistrement W4323044156 · doi:10.1016/j.oooo.2023.01.013

World Workshop on Oral Medicine VIII: Development of a core outcome set for oral lichen planus: a consensus study

2023· review· en· W4323044156 sur OpenAlexaff
Rosa María López‐Pintor, Márcio Diniz Freitas, Shilpa Shree Kuduva Ramesh, J. Amadeo Valdéz, Caroline Bissonnette, Hongxia Dan, Michael T. Brennan, Nancy W. Burkhart, Martin S. Greenberg, Arwa M. Farag, Catherine Hong, Thomas P. Sollecito, Jane Setterfield, Sook‐Bin Woo, Richeal Ní Ríordáin, Jairo Robledo‐Sierra, Jennifer M. Taylor

Notice bibliographique

RevueOral Surgery Oral Medicine Oral Pathology and Oral Radiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesChurch and DwightColgate-Palmolive Company
Mots-clésOral lichen planusDelphi methodOutcome (game theory)MedicineMedical physicsClinical trialOral medicineSet (abstract data type)DelphiPathologyComputer scienceDentistryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: A core outcome set (COS) is the minimum agreed-on data set required to be measured in interventional trials. To date, there is no COS for oral lichen planus (OLP). This study describes the final consensus project that brought together the results of the previous stages of the project to develop the COS for OLP. STUDY DESIGN: The consensus process followed the Core Outcome Measures in Effectiveness Trials guidelines and involved the agreement of relevant stakeholders, including patients with OLP. Delphi-style clicker sessions were conducted at the World Workshop on Oral Medicine VIII and the 2022 American Academy of Oral Medicine Annual Conference. Attendees were asked to rate the importance of 15 outcome domains previously identified from a systematic review of interventional studies of OLP and a qualitative study of OLP patients. In a subsequent step, a group of OLP patients rated the domains. A further round of interactive consensus led to the final COS. RESULTS: The consensus processes led to a COS of 11 outcome domains to be measured in future trials on OLP. CONCLUSION: The COS developed by consensus will help reduce the heterogeneity of outcomes measured in interventional trials. This will allow future pooling of outcomes and data for meta-analyses. This project showed the effectiveness of a methodology that could be used for future COS development.

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)0,431
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,357
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4310,357
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0070,018
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,617
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,057 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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