American College of Rheumatology Criteria at Inception, and Accrual over 5 Years in the SLICC Inception Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the frequency of each American College of Rheumatology (ACR) criterion met at time of enrollment, and the increase in each of the criteria over 5 years. METHODS: In 2000 the Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) recruited an international inception cohort of patients with systemic lupus erythematosus (SLE; ≥ 4 ACR criteria) who were followed at yearly intervals according to a standard protocol. Descriptive statistics were used to assess the total and cumulative number of ACR criteria met at each visit. Regression models were done to compare the increase of individual and cumulative criteria as a function of race/ethnicity group, and sex. RESULTS: In all, 768 patients have been followed for a minimum of 5 years. Overall, 59.1% of the patients had an increase in the number of ACR criteria they met over the 5-year period. The mean number of ACR criteria met at enrollment was 5.04 ± 1.13 and at year 5 was 6.03 ± 1.42. At enrollment, nonwhite patients had a higher number of ACR criteria (5.19 ± 1.23) than white patients. The total number of criteria increased in both white and nonwhite ethnicities, but increased more among whites. Males had a slightly lower number of criteria at enrollment compared to females and males accrued fewer criteria at 5 years. CONCLUSION: In this international inception cohort of SLE patients with at least 4 ACR criteria at entry, there was an accumulation of ACR criteria over the following 5 years. The distribution of criteria both at inception and over 5 years is affected by sex and ethnicity.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».