Scoping literature review to identify candidate domains for the OMERACT Systemic Lupus Erythematosus core outcome set
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify candidate Systemic Lupus Erythematosus (SLE) domains from the literature for consideration towards the development of the SLE Core Outcome Set. METHODS: This was a comprehensive scoping literature review of SLE clinical trials and systematic reviews published since 2010. Studies were identified from 5 databases and were screened for eligibility. Candidate domains were extracted from the included studies. Candidate domains were winnowed and binned by the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) SLE Advisory Group. RESULTS: Of the 4063 studies identified, 507 met inclusion criteria and proceeded to data extraction. Multiple domains and items were extracted, which winnowing and binning reduced to 25 candidate domains. CONCLUSION: The 25 candidate domains cover the important aspects of SLE and the 4 core areas of disease impact according to OMERACT framework. The 25 candidate domains constitute a feasible and manageable number of domains to proceed with to the core domain consensus stage that covers the wide range of impact of SLE. The candidate domains will be supplemented by ongoing qualitative research with patients living with SLE to identify additional domains before proceeding to the consensus stage.
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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 | 0,087 | 0,277 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».