Systemic lupus international collaborating clinics renal activity/response exercise: Comparison of agreement in rating renal response
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the degree to which physicians agree with each other and with ratings obtained with 3 existing responder indices, in rating the response to treatment of lupus nephritis. METHODS: Lupus nephritis patient medical records from 125 pairs of visits (6 months apart) were used to create renal response scenarios. Seven nephrologists and 22 rheumatologists rated each scenario as demonstrating complete response, partial response, same, or worsening. The plurality (most frequent) rating of renal response by the physicians was compared with the calculated score from the renal component of the British Isles Lupus Assessment Group (BILAG) index (original and updated [2004] version) and of the Responder Index for Lupus Erythematosus (RIFLE). The degree of agreement among the physicians was assessed by calculating intraclass correlation coefficients (ICCs). The degree of agreement between the plurality physician rating and ratings obtained with the established response indices was assessed using the kappa statistic. RESULTS: The ICC among all physicians was 0.64 (0.62 for nephrologists and 0.67 for rheumatologists). The chance-adjusted measure of agreement (kappa coefficient) between the plurality physician rating and the calculated score obtained using established indexes was 0.50 (95% confidence interval [95% CI] 0.38-0.61) for the RIFLE, 0.14 (95% CI 0.03-0.25) for the original BILAG, and 0.23 (95% CI 0.21-0.44) for the BILAG 2004. CONCLUSION: These findings indicate that rheumatologists as a group and nephrologists as a group have equal agreement in their rating of renal response. There was moderate agreement between plurality physician ratings and ratings obtained using the renal component of the RIFLE. Ratings of response using an index based on the original BILAG did not have good agreement with the plurality physician rating.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».