Development and initial validation of a self‐assessed lupus organ damage instrument
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index (SDI) is a validated instrument for assessing organ damage in systemic lupus erythematosus (SLE). Trained physicians must complete it, thus limiting utility where this is impossible. METHODS: We developed and pilot tested a self-assessed organ damage instrument, the Lupus Damage Index Questionnaire (LDIQ), in 37 SLE subjects and 7 physicians. After refinement, 569 English-speaking SLE subjects and 14 rheumatologists from 11 international SLE clinics participated in validation. Subjects and physicians completed the instruments separately. We calculated sensitivity, specificity, Spearman's correlations, and agreement using the SDI as the gold standard. Six hundred five SLE participants in the community-based National Data Bank for Rheumatic Diseases (NDB) study completed the LDIQ and we assessed correlations with outcome and disability measures. RESULTS: The mean LDIQ score was 3.3 (range 0-16) and the mean SDI score was 1.5 (range 0-9). The LDIQ had a moderately high correlation with the SDI (Spearman's r = 0.50, P < 0.001). Specificities of individual LDIQ items were >80%, except for neuropathy. Sensitivities were variable and lowest for damage, with <1% prevalence. Agreement between the SDI and LDIQ was >85% for all but neuropathy, reduced renal function, deforming arthritis, and alopecia. In the NDB, the LDIQ correlated well with the comorbidity index (r = 0.45), the Short Form 36 physical component scale (r = 0.43), the Medical Research Council dyspnea scale (r = 0.40), disability (r = 0.37), and the Systemic Lupus Erythematosus Activity Questionnaire score (r = 0.37). CONCLUSION: The metric properties of the LDIQ are good compared with the SDI. It has construct validity and correlations with health assessments similar to the SDI. The LDIQ should allow expansion of SLE research. Its ultimate value will be determined in longitudinal studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».