The Development and Validation of a Novel Training Infographic for the Physician Global Visual Analog Scale in Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Psoriatic arthritis (PsA) is a heterogenous condition with musculoskeletal and skin manifestations. The physician global visual analog scale (VAS) is an important component of many composite scores used in clinical trials and observational studies. Currently, no training material exists to standardize this assessment. Methods The Psoriatic Arthritis Validation of Physician Global VAS (PAVLOVAS) project describes the development of a novel training infographic with stakeholder involvement, which was then evaluated in a Latin square design in which 20 patients with PsA were assessed by 10 clinicians. For each group of 10 patients, 5 assessors conducted traditional assessment (consisting of 66/68-joint count, body surface area, Leeds Enthesitis Index, and dactylitis and nail counts) and 5 assessors conducted a standardized, thorough general examination informed by the infographic. Assessors switched assessment type between groups. The 3-item (3VAS) and 4VAS informed by traditional and infographic methods were compared, alongside other composite scores. Results There was strong agreement between traditional and infographic physician global VAS (intraclass correlation coefficient [ICC] 0.69, P = 0.01). This improved to very strong agreement when incorporated into the 3VAS (ICC 0.99, P < 0.001) and 4VAS (ICC 0.99, P < 0.001). The duration of assessment was significantly less for the infographic vs traditional groups (6.5 vs 7.8 mins, P < 0.001). There was moderately high agreement between the 3VAS and 4VAS categories of disease activity, with the same categories defined by Psoriatic Arthritis Disease Activity Score (PASDAS) and Disease Activity Index for Psoriatic Arthritis (DAPSA; χ2 17.0, P = 0.049). Conclusion Our group developed and validated a novel training infographic that informs a briefer assessment of the physician global VAS than traditional assessments. This tool has potential applications in training and routine clinical practice.
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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 | 0,035 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».