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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 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)0,831
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,863
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8310,863
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

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