Relative Clinical Influence of Clinical, Laboratory, and Radiological Investigations in Early Arthritis on the Diagnosis of Rheumatoid Arthritis. Data from the French Early Arthritis Cohort ESPOIR
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the relative level of influence of usual investigations in early arthritis on the diagnosis of rheumatoid arthritis (RA). PATIENTS: those included in the ESPOIR early arthritis cohort, a national cohort of patients with grade ≥ 2 synovitis for > 6 weeks and < 6 months. The diagnostic properties of variables assessed at baseline were measured against the diagnosis of RA defined by American College of Rheumatology criteria (at any timepoint between inclusion and 12-month followup) and expert opinion. Various models, including (1) clinical data; (2) clinical + radiographic data (plain radiographs); (3) addition of rheumatoid factor (RF) and/or anti-cyclic citrullinated peptide (anti-CCP); and (4) addition of HLA-DR typing, were assessed by comparing areas under the curves for ROC curves. RESULTS: Of 731 patients studied, 372 (50.9%) satisfied criteria for RA at 1 year. In univariate analysis, sensitivity was highest for distal articular presentation (94.6%), presence of IgM RF (69.4%), pain on metatarso-phalangeal squeeze test (66.1%), and presence of anti-CCP (65.6%); whereas specificity was highest for nodules (100%), HLA typing: shared-epitope double dose (95.9%), radiographic erosions (86.5%), and anti-CCP antibodies (86.4%). The most efficient model included swollen joint count, morning stiffness, erosions, RF, and anti-CCP. Adding rheumatoid nodules, C-reactive protein, or HLA-DR information was not contributive. CONCLUSION: In addition to the clinical variables and radiographs, RF and/or anti-CCP are the single variables of interest that are contributive for the diagnosis of RA.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».