Patients Considered as Having Undifferentiated Peripheral Inflammatory Arthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review the differential diagnosis and minimal clinical investigation used prior to making a diagnosis of undifferentiated peripheral inflammatory arthritis (UPIA). METHODS: A systematic literature search was performed for articles published between January 1950 and December 2008 in Medline and Embase, and for abstracts presented at the 2007 and 2008 meetings of the American College of Rheumatology (ACR) and European League Against Rheumatism (EULAR). Studies including defined cohorts of patients with UPIA were retrieved according to predefined inclusion/exclusion criteria. Selected studies were systematically reviewed and relevant data extracted. Baseline characteristics were also recorded to obtain a clinical picture of patients classified as UPIA. RESULTS: Seventy-four articles were included. Of those, 52 reported baseline characteristics. Tremendous variation existed among studies, reflecting the different inclusion/exclusion criteria used. Rheumatoid arthritis, spondyloarthropathies, osteoarthritis, crystal arthritis, connective tissue diseases, and infections were the most common diagnoses of exclusion for UPIA and made up the other subsets of patients in cohorts with mixed populations. The baseline investigation undertaken prior to diagnosis of UPIA was reported in 7 articles. History, physical examination, tender and swollen joint count, rheumatoid factor, HLA-B27, erythrocyte sedimentation rate, C-reactive protein, and radiographs of hands and feet were the only items mentioned in at least 50% of the reports. CONCLUSION: Studies of UPIA are heterogeneous. Few studies reported on the minimal clinical investigation necessary to arrive at a diagnosis of UPIA. Differential diagnosis usually consisted of the most common rheumatologic conditions but could be vast.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».