Traducción y validación de la versión en español del cuestionario ToPAS (Toronto Psoriatic Arthritis Screening Questionnaire), para el tamizaje de pacientes con artritis psoriásica en la consulta dermatológica en Colombia
Bibliographic record
Abstract
Introducción \n \nLos instrumentos de tamizaje de artritis psoriásica son una herramienta útil en la consulta dermatológica, para optimizar la remisión al reumatólogo. La herramienta Toronto Psoriatic Arthritis Screening Questionnaire (ToPAS) ha sido desarrollada y validada en Canadá. \nObjetivos \nTraducir y aplicar algunas pruebas de validación de la escala ToPAS para ser utilizada en la consulta dermatológica en Colombia. \nMétodos \nEstudio de traducción y validación de escalas. \nResultados \nSe llevó a cabo la traducción y validación del ToPAS con una metodología estandarizada, obteniendo un documento en español con el cual se realizó una prueba piloto del documento final en 20 pacientes con diagnóstico de psoriasis y artritis psoriásica, con el fin de evaluar los ítems en cuanto a aspectos como comprensión, ambigüedad y tiempo de respuesta. Posteriormente, el instrumento se aplicó a 108 pacientes, 65 (60,2%) eran hombres, 36 (33,3%) tenían diagnóstico de artritis psoriásica y 72 (66,6%) solo psoriasis. Se consideró como punto de corte un puntaje>8 puntos, encontrando una sensibilidad del 75% y una especificidad del 92%, valor predictivo positivo del 82% y valor predictivo negativo del 88%. Para evaluar la confiabilidad test-retest se seleccionaron los últimos 25 participantes, calculándose el coeficiente de correlación de Pearson para evaluar la correlación entre la primera y la segunda aplicación del ToPAS; el valor de p fue de 0,94, valor que representa un alto nivel de correlación entre la primera y la segunda aplicación. \nConclusiones \nSe realizó la traducción, validación y evaluación de características operativas de la encuesta ToPAS para detección de artritis psoriásica, constituyéndose en una herramienta práctica para uso en la consulta dermatológica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.025 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".