The use of PROMIS measures in clinical studies in patients with inflammatory arthritis: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although the use of Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) measures is widely advocated, little is known on their use in patients with inflammatory arthritis. We systematically describe the use and outcomes of PROMIS measures in clinical studies involving people with rheumatoid arthritis (RA) or axial spondyloarthritis (axSpA). METHODS: A systematic review was conducted according to the PRISMA guidelines. Through a systematic search of nine electronic databases, clinical studies including patients with RA or axSpA and reporting the use of PROMIS measure were selected. Study characteristics, details of PROMIS measures and their outcomes, if available, were extracted. RESULTS: In total, 29 studies described in 40 articles met the inclusion criteria, of which 25 studies included RA patients, three studies included axSpA patients and one study included both RA and axSpA patients. The use of two general PROMIS measures (PROMIS Global Health, PROMIS-29) and 13 different domain-specific PROMIS measures was reported, of which the PROMIS Pain Interference (n = 17), Physical Function (n = 14), Fatigue (n = 13), and Depression (n = 12) measures were most frequently used. Twenty-one studies reported their results in terms of T-scores. Most T-scores were worse than the general population mean, indicating impairments of health status. Eight studies did not report actual data but rather measurement properties of the PROMIS measures. CONCLUSION: There was considerable variety regarding the different PROMIS measures used, with the PROMIS Pain interference, Physical function, Fatigue, and Depression measures being the most frequently used. In order to facilitate the comparisons across studies, more standardization of the selection of PROMIS measures is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».