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Enregistrement W7028340044

Enhancing the accuracy of disability measurement over time in multiple sclerosis

2016· dissertation· en· W7028340044 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelMultiple sclerosisExpanded Disability Status ScalePhysical disabilityDiseaseMeasure (data warehouse)Scale (ratio)Psychometrics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La sclérose en plaques (SP) est une maladie à évolution cliniquement hétérogène dans laquelle différentes incapacités (atteintes) peuvent survenir en fonction de la localisation des lésions. Cela engendre des défis quant à la meilleure façon d'évaluer les incapacités reliées à la SP et de mesurer le changement à travers le temps. L'échelle d'incapacités EDSS (Expanded Disability Status Scale) est la mesure couramment utilisée pour étudier l'histoire naturelle de la sclérose en plaques et pour évaluer l'efficacité à long-terme des médicaments modificateurs de l'évolution de la SP (MMÉSP). L'échelle EDSS a été critiquée pour ses limitations psychométriques bien connues, sa représentation étroite des incapacités, et parce qu'elle accorde trop d'importance à l'ambulation. Il existe donc un besoin pour une mesure mathématiquement saine de la totalité des incapacités dues à la SP.Le but global de la recherche effectuée dans le cadre de cette thèse de doctorat est d'apporter des éléments de preuves vers une méthode optimale de mesure quantitative des incapacités dues à la SP dans le temps. Les objectifs étaient de i) identifier les configurations longitudinales de la progression de la maladie en utilisant la norme actuelle de la mesure de l'invalidité, l'EDSS, et d'estimer la mesure dans laquelle le taux annualisé de poussées contribue à évolution de la maladie; ii) évaluer dans quelle mesure l'EDSS est utilisée de manière équivalente par les experts; et iii) développer un prototype d'une mesure des incapacités dues à la SP.Les données pour l'analyse longitudinale de la progression de la maladie et de l'analyse de Rasch des FSS/EDSS proviennent de la base de données de la clinique SP à l'Institut et hôpital neurologiques de Montréal. Afin de développer le prototype de la mesure, des données pré-existantes ont été utilisées. Il s'agissait de résultats rapportés par les patients (PROs), de résultats basés sur la performance (PerfOs), et des résultats fournis par les cliniciens (ClinROs) pour 189 patients choisis au hasard parmi trois cliniques SP dans la région de Montréal et dont la maladie a débuté après 1994.Group Based Trajectory Modeling a été utilisée afin d'identifier les trajectoires de progression de la maladie pour les femmes et les hommes sur trois époques. Trois cohortes de départ avec début de la maladie et périodes de traitement distinctes: (1) Pré-imagerie par résonance magnétique (IRM) et MMÉSP (<1995); (2) IRM + MMÉSP de 1ère génération (1995-2004); et (3) IRM + MMÉSP de 2ème génération (2005-aujourd'hui) ont été utilisés pour estimer le degré d'hétérogénéité dans l'évolution de la maladie au fil du temps. Les résultats ont démontré de la variabilité dans cette évolution chez les patients atteints de SEP sur trois différentes périodes critiques. La majorité des patients des deux cohortes post-1995 ont conservé leur niveau initial d'invalidité durant les périodes d'observation de l'étude. L'analyse de Rasch a été utilisée pour évaluer la mesure dans laquelle les scores fonctionnels (FSS) et l'EDSS mesurent un concept unique et correspondent à une hiérarchie théorique sous-jacente qui forme un continuum linéaire avec des unités ressemblant à des intervalles. Les résultats montrent que les FSS soutiennent un concept unidimensionnel d'incapacité dues à la SP mesuré sur une échelle linéaire à intervalles. Plusieurs éléments avaient un fonctionnement différentiel selon le neurologue. L'analyse de Rasch a été utilisée en tant que méthode statistique pour assurer l'harmonisation des données lors de la mise en commun des données provenant de plusieurs sources.Un prototype de mesure a été développé en utilisant une analyse de Rasch pour intégrer les articles de PROs, PerfOs, et ClinROs afin d'obtenir une seule mesure d'incapacités physiques pour la SEP. Les résultats démontrent que les indices de santé PROs, PerfOs et ClinROs peuvent coexister dans une mesure unidimensionnelle hiérarchique linéaire d'incapacité.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,226
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,226
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations0
Publié2016
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