World Workshop on Oral Medicine VIII: Development of a core outcome set for oral lichen planus: a systematic review of outcome domains
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a lack of consensus regarding clinician- and patient-reported oral lichen planus (OLP) outcomes. The World Workshop on Oral Medicine Outcomes Initiative for the Direction of Research (WONDER) Project aims to develop a core outcome set (COS) for OLP, which would inform the design of clinical trials and, importantly, facilitate meta-analysis, leading to the establishment of more robust evidence for the management of this condition and hence improved patient care. STUDY DESIGN: Ovid MEDLINE, Embase, CINAHL, CENTRAL, and Clinicaltrials.gov were searched for interventional studies (randomized controlled trials, controlled clinical trials, and case series including ≥5 participants) on OLP and oral lichenoid reactions published between January 2001 and March 2022 without language restriction. All reported primary and secondary outcomes were extracted. RESULTS: The searches yielded 9,135 records, and 291 studies were included after applying the inclusion criteria. A total of 422 outcomes were identified. These were then grouped based on semantic similarity, condensing the list to 69 outcomes. The most frequently measured outcomes were pain (51.9%), clinical grading of the lesions (29.6%), lesion size/extension/area (27.5%), and adverse events (17.5%). CONCLUSION: As a first step in developing a COS for OLP, we summarized the outcomes that have been used in interventional studies over the past 2 decades, which are numerous and heterogeneous.
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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 | 0,040 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».