Outcome Measures for the Evaluation of Treatment Response in Hidradenitis Suppurativa for Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Although several clinician- and patient-reported outcome measures have been developed for trials in hidradenitis suppurativa (HS), there is currently no consensus on which measures are best suited for use in clinical practice. Identifying validated and feasible measures applicable to the practice setting has the potential to optimize treatment strategies and generate generalizable evidence that may inform treatment guidelines. Objective: To establish consensus on a core set of clinician- and patient-reported outcome measures recommended for use in clinical practice and to establish the appropriate interval within which these measures should be applied. Evidence Review: Clinician- and patient-reported HS measures and studies describing their psychometric properties were identified through literature reviews. Identified measures comprised an item reduction survey and subsequent electronic Delphi (e-Delphi) consensus rounds. In each consensus round, a summary of outcome measure components and scoring methods was provided to participants. Experts were provided with feasibility characteristics of clinician measures to aid selection. Consensus was achieved if at least 67% of respondents agreed with use of a measure in clinical practice. Findings: Among HS experts, response rates for item reduction, e-Delphi round 1, and e-Delphi round 2 surveys were 76.4% (42 of 55), 90.5% (38 of 42), and 92.9% (39 of 42), respectively; among patient research partners (PRPs), response rates were 70.8% (17 of 24), 100% (17 of 17), and 82.4% (14 of 17), respectively. The majority of experts across rounds were practicing dermatologists with 18 to 19 years of clinical experience. In the final e-Delphi round, most PRPs were female (12 [85.7%] vs 2 males [11.8%]) and aged 30 to 49 years. In the final e-Delphi round, HS experts and PRPs agreed with the use of the HS Investigator Global Assessment (28 [71.8%]) and HS Quality of Life score (13 [92.9%]), respectively. The most expert-preferred assessment interval in which to apply these measures was 3 months (27 [69.2%]). Conclusions and Relevance: An international group of HS experts and PRPs achieved consensus on a core set of HS measures suitable for use in clinical practice. Consistent use of these measures may lead to more accurate assessments of HS disease activity and life outcomes, facilitating shared treatment decision-making in the practice setting.
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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 | 0,110 | 0,309 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».