MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416704562 · doi:10.1001/jamadermatol.2025.4652

Standardization of Lesion Classification and Assessment by Investigators in Clinical Trials for Hidradenitis Suppurativa

2025· article· en· W4416704562 sur OpenAlexafffund
Amit Garg, Andrew Strunk, Bria Midgette, Kelly Frasier, Erica Simone Dayan, Pim Aarts, Afsáneh Alavi, Raed Alhusayen, Bitte Falk G. Bechara, Vincenzo Bettoli, Alain Brassard, Debra Brown, Nisha Suyien Chandran, Siew Eng Choon, Steven R. Cohen, Steven Daveluy, V. del Mármol, Robert P. Dellavalle, Lennart Emtestam, Farida Benhadou, Pablo Fernández‐Peñas, Richard Flowers, John W. Frew, Kurt Gebauer, Evangelos J. Giamarellos‐Bourboulis, Noah Goldfarb, Barbara Horváth, Jennifer L. Hsiao, Gregor B. E. Jemec, Michelle A. Lowes, Angelo Valerio Marzano, Łukasz Matusiak, Robert G. Micheletti, Hazel H. Oon, Lauren A.V. Orenstein, Alex G. Ortega‐Loayza, So Yeon Paek, J.C. Pascual, Vincent Piguet, Barry I. Resnik, David Rosmarin, Gretchen M. Roth, Christopher J. Sayed, Dimitri Luz Felipe da Silva, Linnea Thorlacius, Thrasyvoulos Tzellos, Hessel H. van der Zee, Kelsey van Straalen, John R. Ingram

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, University of North Carolina at Chapel HillLee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological UniversitySchool of Medicine, Indiana UniversitySchool of Medicine, Emory UniversityFondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore PoliclinicoEmory UniversityNational University of SingaporeUniversity of TorontoUniversity of North Carolina at Chapel HillCardiff UniversitySjællands UniversitetshospitalParker Institute for Cancer ImmunotherapyUniversità degli Studi di MilanoUniversity of Pennsylvania
Mots-clésHidradenitis suppurativaClinical trialStandardizationReliability (semiconductor)LesionMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Accurate classification and reliability in assessment for lesions of hidradenitis suppurativa (HS) by investigators is critical to the determination of responder status and to overall data quality in clinical trials. Objective: To establish consensus-based morphological definitions of HS lesions and guidance statements that standardize investigator lesion assessments for implementation in clinical trials. Evidence Review: Health professionals (primarily dermatologists) with expertise in the measurement of HS disease activity as well as novice raters completed a preliminary questionnaire in which participants were asked to assess images of HS lesions and provide qualitative feedback on their decision making. Based on this feedback, detailed morphologic definitions for lesions and guidance statements that standardize lesion assessments were formulated and presented for consensus voting in 2 electronic Delphi surveys. A virtual group discussion after round 1 supported participants in round 2 voting. Findings: Response rates were 84.7% (50 of 59), 86.0% (43 of 50), and 90.9% (40 of 44) in the preliminary, electronic Delphi round 1, and electronic Delphi round 2 surveys, respectively. Morphological definitions for 11 lesion types achieved the prespecified 70% consensus threshold, with 9 definitions reaching at least 90% agreement. After 2 electronic Delphi rounds, 16 of 18 guidance statements achieved the prespecified consensus threshold, with 13 statements receiving endorsement from more than 80% of participants. Two guidance statements related to assessment of tunneled plaques with multiple openings and assessment of scalp lesions failed to reach consensus. Conclusions and Relevance: Common morphologic definitions and guidance that standardize assessment of HS lesions can be implemented in clinical trial protocols and investigator trainings with the goals of improving accuracy and reliability of investigator ratings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA DermatologyMême sujetHidradenitis Suppurativa and TreatmentsTravaux en français237 207