Classification criteria for psoriatic arthritis: Development of new criteria from a large international study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the accuracy of existing classification criteria for the diagnosis of psoriatic arthritis (PsA) and to construct new criteria from observed data. METHODS: Data were collected prospectively from consecutive clinic attendees with PsA and other inflammatory arthropathies. Subjects were classified by each of 7 criteria. Sensitivity and specificity were compared using conditional logistic regression analysis. Latent class analysis was used to calculate criteria accuracy in order to confirm the validity of clinical diagnosis as the gold standard definition of "case"-ness. Classification and Regression Trees methodology and logistic regression were used to identify items for new criteria, which were then constructed using a receiver operating characteristic curve. RESULTS: Data were collected on 588 cases and 536 controls with rheumatoid arthritis (n = 384), ankylosing spondylitis (n = 72), undifferentiated arthritis (n = 38), connective tissue disorders (n = 14), and other diseases (n = 28). The specificity of each set of criteria was high. The sensitivity of the Vasey and Espinoza method (0.97) was similar to that of the method of McGonagle et al (0.98) and greater than that of the methods of Bennett (0.44), Moll and Wright (0.91), the European Spondylarthropathy Study Group (0.74), and Gladman et al (0.91). The CASPAR (ClASsification criteria for Psoriatic ARthritis) criteria consisted of established inflammatory articular disease with at least 3 points from the following features: current psoriasis (assigned a score of 2; all other features were assigned a score of 1), a history of psoriasis (unless current psoriasis was present), a family history of psoriasis (unless current psoriasis was present or there was a history of psoriasis), dactylitis, juxtaarticular new bone formation, rheumatoid factor negativity, and nail dystrophy. These criteria were more specific (0.987 versus 0.960) but less sensitive (0.914 versus 0.972) than those of Vasey and Espinoza. CONCLUSION: The CASPAR criteria are simple and highly specific but less sensitive than the Vasey and Espinoza criteria.
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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 | 0,036 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».