Currently recommended skin scores correlate highly in the assessment of patients with Juvenile Dermatomyositis (JDM)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Juvenile Dermatomyositis (JDM) is a rare, chronic, and life-threatening childhood autoimmune disease. Currently, there are recommended, reliable and validated measurement tools for assessment of skin disease activity in JDM including the Disease Activity Score (skinDAS), Cutaneous Assessment Tool (CAT), and the Cutaneous Dermatomyositis Disease Area and Severity Index (CDASI). The Physician's global assessment skin visual analog scale (Skin VAS) is also widely used for skin activity in JDM. For the purpose of comparative international studies, we wanted to compare these tools to the Physician's skin VAS (as a standard) to identify which performs better. OBJECTIVES: We sought to compare the correlations of these scoring tools, and separately assess the responsiveness each tool demonstrates following patient treatment, in order to see if one tool may be preferred. This was determined by assessing how well these tools correlate with each other, and the Physician's skin VAS over time, as well as the responsiveness of each tool after patient treatment. METHODS: , 2018) and all follow-up office visits at the Juvenile Dermatomyositis Clinic. Following baseline visits, patients were followed up as clinically indicated. A subset of newly diagnosed patients (inception cohort) was identified. Correlations were assessed at the baseline visit and over time for the whole cohort. The correlations over time were derived using Generalized Estimating Equations (GEEs). Standardized response means with 95% confidence intervals were calculated to test score responsiveness for the nested inception cohort. RESULTS: The skinDAS, CAT and CDASI all correlated highly with each other and with the Physician's skin VAS. The three scoring tools accurately reflected Physician's skin VAS scores over time. In addition, all tools showed moderate to high responsiveness following treatment. CONCLUSION: All studied skin score tools performed well in our study and appear to be useful. Since no tool far outperforms the others, arbitrary consensus will be needed to select a single standard measurement tool for the purposes of efficiency and global comparability.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».