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Enregistrement W4384407667 · doi:10.3899/jrheum.2023-0528

Report of the Skin Research Workgroups From the IDEOM Breakout at the GRAPPA 2022 Annual Meeting

2023· article· en· W4384407667 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa P. Zundell, Michael J. Woodbury, Kathryn Lee, Lourdes M. Pérez-Chada, April W. Armstrong, Vibeke Strand, Joseph F. Merola, Alice B. Gottlieb

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisPsoriasisQuality of life (healthcare)Physical therapyEpidemiologyMusculoskeletal diseaseDiseasePatient-reported outcomeInternal medicineDermatologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Dermatology Outcome Measures (IDEOM) organization presented an update on its progress related to patient-centered outcome measures for psoriasis (PsO) and psoriatic arthritis (PsA) at the 2022 annual meeting of the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA). The Musculoskeletal (MSK) Symptoms working group presented an update on the development of the IDEOM Musculoskeletal Questionnaire (IDEOM MSK-Q). The IDEOM MSK-Q is a patient-reported outcome measure intended to capture MSK symptoms and describe their intensity and impact on health-related quality of life in patients with psoriatic disease. IDEOM also presented the progress of the integration of the Psoriasis Epidemiology Screening Tool (PEST) and Psoriatic Arthritis Impact of Disease (PsAID) questionnaires into the Epic electronic health record system. This will allow for automated PsA screening and symptom measurement in the hopes of improving disease detection and treat-to-target strategies. The Treatment Satisfaction working group discussed the development of the DermSat-7, a 7-item treatment satisfaction questionnaire specific for dermatological conditions. The DermSat-7 is currently being validated in a multicenter study of patients with PsO.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,011

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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