The Need to Better Classify and Diagnose Early and Very Early Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Early rheumatoid arthritis (RA) and very early RA are major targets of research and clinical practice. Remission has become a realistic goal in the management of RA, particularly in early disease. The 2010 American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism (ACR/EULAR) RA classification criteria, the EULAR treatment recommendations for RA, and the EULAR recommendations for the management of early arthritis focus on early disease and translate the knowledge related to early RA into classification and management. Nevertheless, there is a need for further improvement and progress. Results from 6 recent studies are summarized, evaluating the performance of the 2010 ACR/EULAR RA classification criteria. The data show a significant risk of misclassification, and highlight that overdiagnosis and underdiagnosis may become important issues if the criteria recommend synthetic and biological disease-modifying antirheumatic drugs. Therefore, some considerations are presented on how the current problems and limitations could be overcome in clinical practice and future research. A consensus is needed to better define the early phase of RA and differentiate from other early arthritis. The possible effect of misclassification on spontaneous and drug-induced remission of early and very early RA awaits further elucidation. Such research will eventually lead to more reliable diagnostic and classification criteria for new-onset RA.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».