Neurocognitive impairment in childhood‐onset systemic lupus erythematosus: Measurement issues in diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence of neurocognitive impairment (NCI) in childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE) by comparing published classification criteria, and to examine associations between NCI, disease characteristics, psychosocial well-being, and intelligence. METHODS: cSLE patients and ethnicity- and age-matched healthy controls completed a neuropsychological research battery, and results were categorized by 3 different NCI classification criteria with different cutoff scores (e.g., >2, 1.5, or 1 SD below the mean) and the number of required abnormal tests or domains. RESULTS: Forty-one cSLE subjects and 22 controls were included. Subjects were predominantly female (~70%) and Hispanic (∼70%). Executive functioning, psychomotor speed, and fine motor speed were most commonly affected. Method 1 classified 34.1% of cSLE subjects with NCI compared to method 2 (14.6% with decline and 7.3% with NCI) and method 3 (63.4% with NCI). The prevalence of NCI was not significantly different between the controls and patients using any of the categorization methods. NCI was not associated with SLE disease activity or characteristics or with depression. Using method 3, patients in the cognitive impairment group reported significantly lower quality of life estimates (69.7 versus 79.3; P = 0.03). Below average intellectual functioning (intelligence quotient <90) differentiated the number of test scores >1 and >1.5 SDs, but not >2 SDs below the mean. CONCLUSION: NCI was prevalent in cSLE, but varied according to the chosen categorization method. A similar proportion of cSLE patients and controls had NCI, reinforcing the importance of studying an appropriate control group. Categorical classification (i.e., impaired/nonimpaired) may oversimplify the commonly observed deficits in cSLE.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».