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Enregistrement W4411884051 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.109

Updating the OMERACT Systemic Lupus Erythematosus Core Outcome Set

2025· article· en· W4411884051 sur OpenAlexaffvenueabout
Wils Nielsen, Vibeke Strand, Lee S. Simon, Ioannis Parodis, Alfred H.J. Kim, Karina D. Torralba, Maya Desai, Yvonne Enman, Zahi Touma

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalOntario College of Art and DesignUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystematic reviewFocus groupSystemic lupus erythematosusSet (abstract data type)MEDLINEFamily medicineInternal medicineDiseaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives 1. Generate a list of preliminary Systemic Lupus Erythematosus (SLE) domains in consideration for the SLE Core Outcome Set (COS). 2. Winnow and bin the preliminary domains into a final list of candidate domains with agreed upon definitions. Methods 1. Preliminary Domain Generation a) In order to review the continued importance of known SLE domains and generate novel candidate domains, a survey assessing the importance of known SLE domains and asking respondents to recommend additional domains was conducted. The survey was administered to 100 patients from the University of Toronto Lupus Clinic and 175 members of the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) SLE Working Group. b) To identify preliminary domains from the literature, a scoping literature review of SLE clinical trials and systematic reviews since 2010 was conducted extracting domains, definitions, and methods of assessment (measurement tools). c) Domains important to patients living with SLE were identified through focus groups held with 36 SLE patients representing 5 continents. Patients were asked a wide variety of questions to identify all manners of domains and transcripts from interviews were thematically coded. 2. Candidate Domain Sorting a) The OMERACT SLE Advisory Group met regularly to winnow and bin the preliminary SLE domains. b) Definitions for the candidate domains were retrieved from the scoping literature review and from additional literature searches. Definitions were reviewed, modified, and agreed upon by the OEMRACT SLE Advisory Group. Results The domain survey, the scoping literature, and the focus groups generated many preliminary domains which was winnowed and binned into 25 candidate: Adverse Events, Anxiety, Cognition Impact, Cognitive Function, Depression, Economic Cost Impact, Emotional Health, Fatigue, Flares, Frailty, Health-Related Quality of Life, Pain Intensity, Pain Interference, Participation, Patient Global Assessment of Disease Activity, Physical Function, Physician Global Assessment of Disease Activity, Reproductive Health, Sexuality, SLE Disease Activity, Sleep, Stress, Tissue/Organ Damage, Treatment Satisfaction, and Use of Glucocorticoids Including Tapering. Definitions for the 25 candidate domains have been agreed upon (Table 1). Conclusion The domain generation stage of updating the SLE COS is complete. The next stage involves achieving consensus on the core domains to form the SLE COS through a 4-round Delphi consensus exercise with international collaborators (patients, clinicians, researchers, pharmaceutical representatives, and more) beginning in January 2025. Following the establishment of the core domains will be measurement instrument selection where candidate instruments will be identified and appraised for each core domains, yielding the final SLE COS.

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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