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Enregistrement W6922192991 · doi:10.11575/prism/33064

Psoriatic Arthritis Screening: A Systematic Review, Meta-Analysis, and Economic Evaluation

2018· other· en· W6922192991 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriatic arthritisPsoriasisDiseaseEconomic evaluationClinical trialRandomized controlled trialArthritisBiologic Agents

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psoriatic arthritis (PsA) is an autoimmune disease that affects the skin and the musculoskeletal system. It causes joint damage and psoriasis of the skin. Untreated disease is usually related to a delayed diagnosis and has been associated with physical disability and high treatment costs later on. Although expensive biologic therapy has proven to slow disease progression and improve health outcomes, rheumatologists have suggested initiating treatment with less expensive Disease Modifying Anti-Rheumatic Drugs (DMARDs). Identifying early PsA is expected to improve health outcomes through early treatment with DMARDs. It is also expected to reduce the proportion of severe disease and biologic treatment. Given that the prevalence of PsA among psoriasis patients is relatively high, dermatologists are well-positioned to screen for arthritis symptoms with already validated self-administered screening questionnaires for patients with psoriasis. The goal of this thesis is to systematically review the characteristics and accuracy estimates of the validated PsA screening tools (chapter 2). It also seeks to evaluate the cost-effectiveness of implementing a PsA screening program in Canada relative to the current practice where psoriasis patients are not systematically screened (chapter 3). The National Institute of Health Research is currently developing a randomized controlled trial for PsA screening in the United Kingdom that will inform the cost-effectiveness model presented in this thesis.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,023
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2018
Routes d'admission1
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