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Enregistrement W2006061565 · doi:10.1002/art.38431

A15: Predicting Macrophage Activation Syndrome in Pediatric Systemic Lupus Erythematosus Patients at Diagnosis

2014· article· en· W2006061565 sur OpenAlexaff
Maya Gerstein, Sharon Sukhdeo, Deborah M. Levy, Brian M. Feldman, Susanne M. Benseler, Lawrence Ng, Mohamed Abdelhaleem, Earl D. Silverman, Linda T. Hiraki

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophage activation syndromeMedicineMacrophageImmunologyDermatologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Purpose: Macrophage activation syndrome (MAS), a life‐threatening inflammatory emergency of children with rheumatic diseases, is increasingly recognized in pediatric systemic lupus erythematosus (pSLE). The challenge is to differentiate active pSLE from MAS in order to make correct treatment decisions. The purpose of this study is to generate a decision tree for the recognition of MAS in newly diagnosed pSLE and test the performance of these proposed criteria in an independent pSLE cohort. Methods: A retrospective cohort study of consecutive patients requiring admission to SickKids Hospital with newly diagnosed, active pSLE between January 2002 and July 2007 (training cohort) was performed. All patients met ≥4/11 ACR criteria. Data collection on: 1) Clinical features including fever, CNS dysfunction, splenomegaly, hepatomegaly and hemorrhage; 2) laboratory parameters; CBC, ESR, CRP, C3, C4, ferritin, AST, ALT, LDH, albumin, bilirubin, triglycerides, LDL, HDL, urea, creatinine, sodium, coagulation parameters including INR, PTT, fibrinogen and D‐Dimer, and soluble IL‐2 receptor (sIL‐2R) and CD163. Patients were assigned to one of 2 cohorts exclusively (MAS/non‐MAS). Putative predictor variables were compared between cohorts. A decision tree analysis for diagnosis of MAS in pSLE was constructed using recursive partitioning, and decision rules were subsequently applied to an independent cohort of newly diagnosed, active pSLE diagnosed and admitted to SickKids between July 2007 and July 2013 (testing cohort) to determine the sensitivity and specificity of the proposed criteria. Results: The training cohort consisted of 56 pSLE patients: 9 (16%) diagnosed with MAS and 47 non‐MAS patients. Splenomegaly was more common in the non‐MAS cohort, with no other differences in clinical characteristics between cohorts. Of all the available laboratory data, ALT ≥ 45 units/L, neutrophils < 1.65 × 10 3 /mm 3 and ferritin < 836 µg/L identified 56% of the patients with MAS (R 2 = 0.75) with 100% specificity. The testing cohort consisted of 9 (20%) MAS and 37 non‐MAS pSLE patients. The proposed thresholds for ALT, neutrophil count and ferritin demonstrated a sensitivity of 11% and specificity of 97%. Conclusion: MAS is a life threatening complication of pSLE. Early recognition is challenging yet critical for appropriate therapy. PSLE patient with and without MAS have many similar clinical and laboratory features. Using statistical modeling, the initial criteria developed maintained excellent specificity but poor sensitivity for distinguishing MAS from active SLE at diagnosis in the testing cohort. Hence, new validated models are required for the early recognition of MAS among pSLE patients. Future analyses are planned to address these issues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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