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Enregistrement W4390272027 · doi:10.1002/acr.25281

Capturing the Range of Disease Involvement in Localized Scleroderma: The Localized Scleroderma Total Severity Scale

2023· article· en· W4390272027 sur OpenAlexaff
Suzanne C. Li, C. Egla Rabinovich, Mara L. Becker, Kathryn S. Torok, Polly J. Ferguson, Fatma Dedeoğlu, Sandy Hong, Vidya Sivaraman, Ronald M. Laxer, Katie Stewart, Maria Ibarra, Thomas G. Mason, Gloria C. Higgins, Elena Pope, Xiaohu Li, Tara Lozy, Robert C. Fuhlbrigge

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteNational Institutes of HealthNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNorges IdrettshøgskoleArthritis Foundation
Mots-clésScleroderma (fungus)MedicineScale (ratio)Range (aeronautics)DiseaseDermatologyPathologyMaterials scienceGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Juvenile localized scleroderma (jLS) is a chronic autoimmune disease commonly associated with poor outcomes, including contractures, hemiatrophy, uveitis, and seizures. Despite improvements in treatment, >25% of patients with jLS have functional impairment. To improve patient evaluation, our workgroup developed the Localized scleroderma Total Severity Scale (LoTSS), an overall disease severity measure. METHODS: LoTSS was developed as a weighted measure by a consensus process involving literature review, surveys, case vignettes, and multicriteria decision analysis. Feasibility was assessed in larger Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance groups. Construct validity with physician assessment and inter-rater reliability was assessed using case vignettes. Additional evaluation was performed in a prospective patient cohort initiating treatment. RESULTS: LoTSS severity items were organized into modules that reflect jLS disease patterns, with modules for skin, extracutaneous, and craniofacial manifestations. Construct validity of LoTSS was supported by a strong positive correlation with the Physician Global Assessment (PGA) of severity and damage and weak positive correlation with PGA-Activity, as expected. LoTSS was responsive, with a small effect size identified. Moderate-to-excellent inter-rater reliability was demonstrated. LoTSS was able to discriminate between patient subsets, with higher scores identified in those with greater disease burden and functional limitation. CONCLUSION: We developed a new LS measure for assessing cutaneous and extracutaneous severity and have shown it to be reliable, valid, and responsive. LoTSS is the first measure that assesses and scores all the major extracutaneous manifestations in LS. Our findings suggest LoTSS could aid assessment and management of patients and facilitate outcome evaluation in treatment studies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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