Performance of the international classifications criteria for autoimmune hepatitis diagnosis in Mexican patients
Notice bibliographique
Résumé
The revised score of the International Autoimmune Hepatitis Group (R-IAIHG) and the simplified criteria (SC) are used for diagnosis of autoimmune hepatitis (AIH). Our aim is to evaluate the performance of these classifications to differentiate AIH from other autoimmune liver diseases. The frequency of diagnosis of definite AIH was similar both by the R-IAIHG and the SC systems (41% versus 40%), whereas diagnosis of probable AIH was made more commonly by the R-IAIHG than the SC (59% versus 29%), and 23 patients that have been graded as definite (n = 7) or probable (n = 16) AIH by the R-IAIHG had non-diagnostic scores by the SC system. The scoring systems rendered concordant diagnosis of definite (n = 15) and probable (n = 13) AIH in 28/73 patients (38%). Discordant diagnoses of AIH were rendered in 45/73 patients (62%). The R-IAIHG exhibited a sensitivity of 95%, specificity of 90%, and positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of 93% for both. On the other hand, the SC had a lower sensitivity (65%) but a higher specificity (100%), PPV of 100%, and NPV of 68%. In conclusion, both international scoring systems diagnosed the same number of cases as definite AIH. The R-IAIHG showed a higher sensitivity in diagnosing AIH, whereas the SC showed a higher specificity. SC are easier to apply at the bedside and exclude more patients that could have a different etiology.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».