Harmonizing epidemiological research methodology for atopic dermatitis research: protocol for the EPISTAR international consensus exercise
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epidemiological studies of atopic dermatitis lack standardization in key areas, including how the burden is collected and reported, diagnostic criteria, sociodemographic factors and measurement of disease severity. Therefore, direct cross-study comparisons, recognition of population differences and pooled analyses are challenging or not possible. Consequently, the burden of atopic dermatitis remains difficult to assess and address. The Epidemiological Study Designs for Atopic Dermatitis Research (EPISTAR) initiative aims to reach consensus on which domain items should be recommended for future population-based epidemiological studies on atopic dermatitis and how they should be assessed. Methods: In phase 1, a steering group consisting of experts from dermatology and epidemiology as well as patient representatives will generate an initial list of items constituting key variables to measure. This list will be created by reviewing the existing literature, prioritizing evidence from systematic reviews where available. Phase 2 will include an international consensus exercise, conducted through eDelphi methodology. Phase 3 will involve an online consensus conference. In each Delphi round, international participants from diverse stakeholder groups will be invited to assess each item by rating their level of agreement with the item and methods by which it can be measured. Items that reach consensus will be removed after each round. Data analysis will follow predefined consensus criteria, with raw numbers, means and frequencies reported. Discussion: This harmonized approach has the potential to transform the field of atopic dermatitis epidemiology by addressing gaps in data quality and comparability, facilitating meta-analyses, and ultimately informing evidence-based policy and clinical guidelines.
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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 | 0,239 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,029 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».