Do Adult Disease Severity Subclassifications Predict Use of Cyclophosphamide in Children with ANCA-associated Vasculitis? An Analysis of ARChiVe Study Treatment Decisions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether adult disease severity subclassification systems for antineutrophil cytoplasmic antibody-associated vasculitis (AAV) are concordant with the decision to treat pediatric patients with cyclophosphamide (CYC). METHODS: We applied the European Vasculitis Study (EUVAS) and Wegener's Granulomatosis Etanercept Trial (WGET) disease severity subclassification systems to pediatric patients with AAV in A Registry for Childhood Vasculitis (ARChiVe). Modifications were made to the EUVAS and WGET systems to enable their application to this cohort of children. Treatment was categorized into 2 groups, "cyclophosphamide" and "no cyclophosphamide." Pearson's chi-square and Kendall's rank correlation coefficient statistical analyses were used to determine the relationship between disease severity subgroup and treatment at the time of diagnosis. RESULTS: In total, 125 children with AAV were studied. Severity subgroup was associated with treatment group in both the EUVAS (chi-square 45.14, p < 0.001, Kendall's tau-b 0.601, p < 0.001) and WGET (chi-square 59.33, p < 0.001, Kendall's tau-b 0.689, p < 0.001) systems; however, 7 children classified by both systems as having less severe disease received CYC, and 6 children classified as having severe disease by both systems did not receive CYC. CONCLUSION: In this pediatric AAV cohort, the EUVAS and WGET adult severity subclassification systems had strong correlation with physician choice of treatment. However, a proportion of patients received treatment that was not concordant with their assigned severity subclass.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».