Validation of a Novel Radiographic Scoring System for Calcinosis Affecting the Hands of Patients With Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There are currently no validated outcome measures to assess calcinosis severity in systemic sclerosis (SSc; scleroderma). We sought to develop and validate a novel radiographic scoring system for calcinosis affecting the hands of SSc patients for potential use in future clinical trials. METHODS: Following a 1-hour teleconference training session, 12 investigators (8 rheumatologists, 1 dermatologist, and 3 radiologists) scored 12 hand radiographs in random order using 2 scoring systems (termed “simple” and “complex”) and re-scored 2 randomly assigned radiographs after a minimum of 24 hours. Interrater and intrarater reliability were assessed using a weighted kappa coefficient for the simple system (κ), and an intraclass correlation coefficient (ICC) for the complex system (ICC <0.4 for poor, 0.4–0.7 for moderate, and >0.7 for excellent). RESULTS: Mean time to complete the complex scoring system was significantly longer than the simple scoring system (4.0 versus 0.4 minutes; P < 0.0001). Overall interrater reliability for the simple scoring system was poor (κ = 0.39, 95% confidence interval [95% CI] 0.1–0.52) but improved if dichotomized as mild/moderate versus severe (κ = 0.51, 95% CI 0.26–0.7). Interrater reliability was excellent for the complex scoring system (ICC 0.89, 95% CI 0.86–0.92). Intrarater reliability was moderate for the simple scoring system (κ = 0.67, 95% CI 0.37–0.96) but almost perfect for the complex scoring system (ICC 0.93, 95% CI 0.89–0.97). CONCLUSION: We developed a novel radiographic scoring system that accounts for the area coverage, density, and anatomic location of calcinosis affecting the hands in patients with SSc. This scoring system is feasible with excellent reliability and should undergo further validation testing for use in clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».