Classification criteria for systemic sclerosis subsets.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the measurement properties of criteria for systemic sclerosis (SSc) subsets for classification of patients in SSc trials, and to determine if any one criteria set confers measurement advantage over others. METHODS: A systematic review of articles describing classification criteria for SSc subsets was performed. Evidence supporting the sensibility (statement of purpose for which the criteria will be used, population, setting, face and content validity, and feasibility), validity, and reliability of the criteria was evaluated. RESULTS: Fourteen sets of criteria for SSc subsets were identified. There is variability in the intended purpose and setting for which criteria sets are to be applied. Although face validity improves with the addition of less commonly encountered subsets or disease manifestations as criteria, the feasibility of implementing such criteria is conversely limited. Content validity for most criteria sets has not been evaluated due to lack of an explicitly stated conceptual framework for SSc. The criteria with 3 or more subsets do not provide incremental predictive validity over the 2-subset criteria. Our ability to compare subset criteria on divergent validity and reliability is limited by a lack of data. CONCLUSION: The 2-subset criteria of LeRoy, et al have good feasibility, acceptable face validity, and good predictive validity. Further research is needed to compare the content validity, divergent validity, and reliability of these with other subset criteria for use in SSc trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».