The development of a simple questionnaire to screen patients with SLE for the presence of neuropsychiatric symptoms in routine clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The creation of a physician-administered questionnaire to screen patients with Systemic Lupus Erythematosus (SLE) for the presence of symptoms suggestive of neuropsychiatric involvement (NPSLE). METHODS: The development of the questionnaire followed three phases. First, a list of manifestations was prepared based on the ACR case definitions for NPSLE. A first questionnaire was constructed including 119 items. To reduce their number, a Delphi analysis was carried out and a second questionnaire with 62 questions was developed. This questionnaire was administered to 139 patients with SLE (58 with NPSLE: 29 active, 29 inactive; and 81 without NPSLE: 39 active, 42 inactive). Questions relevant to the screening of patients were selected on the basis of the receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. RESULTS: Twenty-seven questions concerning central nervous system and psychiatric manifestations were found to be relevant; the remaining could be eliminated without significantly affecting AUC. The area under the ROC curve (AUC) was 0.69 (95% CI 0.61-0.78). A score above 17 was considered as suggestive of the presence of NPSLE with a sensitivity of 92.9% (95% CI 85.1-97.3 %) and specificity of 25.4% (95% CI 14.7-39.00 %). CONCLUSIONS: This questionnaire could represent a 'core set' of questions that could help in clinical practice to identify patients with neuropsychiatric symptoms requiring further evaluation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».