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Enregistrement W4387439333 · doi:10.1111/jdv.19266

Patient prioritisation of impact items to develop the <scp>patient‐reported</scp> impact of dermatological diseases (<scp>PRIDD</scp>) measure: European Delphi data

2023· article· en· W4387439333 sur OpenAlexaff
Nirohshah Trialonis‐Suthakharan, Rachael Pattinson, Nasim Tahmasebi Gandomkari, Jennifer Austin, Christopher Janus, Nicholas Courtier, Rachael M. Hewitt, Christine Bundy, Matthias Augustin

Notice bibliographique

RevueJournal of the European Academy of Dermatology and Venereology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensCanadian Arthritis Patient Alliance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDelphi methodDermatological diseasesFamily medicineDescriptive statisticsDiseaseQualitative researchDermatologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Global Research on the Impact of Dermatological Diseases (GRIDD) project is developing a patient-reported measure of the impact of dermatological disease on the patient's life called Patient Reported Impact of Dermatological Diseases (PRIDD). We developed a list of 263 potential impact items through a global qualitative interview study with 68 patients. We next conducted a Delphi study to seek consensus on which of these items to prioritize for inclusion in PRIDD. This study aims to explore patterns in demographic (e.g. country) and clinical variables (e.g. disease group) across the impacts ranked as most important to European dermatology patients. METHODS: We conducted a modified, two rounds Delphi study, testing the outcomes from the previous qualitative interview study. Adults (≥18 years) living with a dermatological disease were recruited through the International Alliance of Dermatology Patient Organizations' (GlobalSkin) membership network. The survey consisted of a demographic questionnaire and 263 impact items and was available in six languages. Quantitative data were collected using ranking scales and analysed against a priori consensus criteria. Qualitative data were collected using free-text responses and a Framework Analysis was conducted. European data were obtained, and descriptive statistics, including multiple subgroup analyses, were performed. RESULTS: Out of 1154 participants, 441 Europeans representing 46 dermatological disease from 25 countries participated. The results produced a list of the top 20 impacts reported by European patients, with psychological impacts accounting for the greatest proportion. CONCLUSION: This study identified what patients consider to be the most important issues impacting their lives as a result of their dermatological disease. The data support previous evidence that patients experience profound psychological impacts and require psychological support. The findings can inform research, clinical practice and policy by indicating research questions and initiatives that are of most benefit to patients.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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