Development and Initial Validation of the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index 2000 Responder Index 50
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the development and validation of the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K) Responder Index 50 (SRI-50), an index to measure improvement in disease manifestations on followup visits. METHODS: We proposed 50% improvement of SLEDAI-2K scores as this was felt by clinicians to reflect a clinically important improvement. We determined the best definitions of 50% improvement in each of the SLEDAI-2K descriptors. The SRI-50 data retrieval form was developed to standardize the documentation of the descriptors. The new assigned scores for the descriptors of SRI-50 were derived by dividing the score of SLEDAI-2K by 2. To evaluate the construct validity of SRI-50, all patients attending the Lupus Clinic from September 2009 to December 2009 were studied. Patients were assessed initially and on a followup visit according to both SLEDAI-2K and SRI-50 along with physician response assessment on a Likert scale (LS), which was considered the external construct. RESULTS: SRI-50 is a 2-page document comprising 24 descriptors. The scoring method is simple, intuitive, and cumulative, and can be derived during the patient visit. Of the 298 patients enrolled in this study, 141 had a followup visit and were studied further. SRI-50 scores decreased more in patients with LS ≥ 50% compared to LS < 50% with a decrease of > 3. The decrease in SRI-50 scores was statistically and clinically more significant than the decrease in SLEDAI-2K scores. SRI-50 detected incomplete improvement, which would not have been discerned using SLEDAI-2K. CONCLUSION: SRI-50 has construct validity and is able to demonstrate incomplete, but clinically significant, improvement in disease activity between visits in patients with lupus.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».