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Enregistrement W2054569473 · doi:10.1002/art.11111

European Consensus Lupus Activity Measurement is sensitive to change in disease activity in childhood‐onset systemic lupus erythematosus

2003· article· en· W2054569473 sur OpenAlexaff
Hermine I. Brunner, Earl D. Silverman, Claire Bombardier, Brian M. Feldman

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystemic lupus erythematosusRheumatologyInternal medicineLupus erythematosusSystemic diseaseDiseasePhysical therapySeverity of illnessImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the European Consensus Lupus Activity Measurement (ECLAM) for responsiveness to change in disease activity when used in childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE). To confirm the construct validity and to characterize the measurement properties of the ECLAM by assessing its ability to predict damage and steroid requirements. METHODS: The disease courses of 66 newly diagnosed cSLE patients were reviewed. The ECLAM and Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SLEDAI) were scored for all clinic visits and hospitalizations. Damage was assessed at the end of the followup period using the Systemic Lupus International Collaboration Clinics/American College of Rheumatology Damage Index. Disease activity at the time of diagnosis, 6 months after diagnosis, at the time of first flare, and 6 months after first flare was used to estimate responsiveness of the measures. Responsiveness was measured by the effect size, the effect size index, the standardized response mean, and the relative efficiency index (REI). The measurement properties of the ECLAM and SLEDAI over time were examined by comparing the ability of both measures to predict damage and oral steroid requirement. RESULTS: The ECLAM and SLEDAI are both responsive to change in disease activity irrespective of the statistic used. The ECLAM is more sensitive than the SLEDAI using the REI (all >1.9). Cumulative disease activity as measured by the SLEDAI or the ECLAM are important predictors of damage. There are no statistically important differences between the 2 measures with regard to their ability to predict steroid requirements. CONCLUSIONS: The ECLAM has construct validity in cSLE and, like the SLEDAI, is highly sensitive to clinically important change in disease activity. The ECLAM may be more responsive. The quantitative properties of the 2 measures are very similar. The SLEDAI likely remains the preferable disease activity measure for cSLE given its overall measurement properties and ease of use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations83
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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