Evaluation of different methods used to assess disease activity in rheumatoid arthritis: analyses of abatacept clinical trial data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate different methods of reporting response to treatment or disease status for their ability to discriminate between active therapy and placebo, or to reflect structural progression or patient satisfaction with treatment using an exploratory analysis of the Abatacept in Inadequate Responders to Methotrexate (AIM) trial. METHODS: 424 active (abatacept approximately 10 mg/kg) and 214 placebo-treated patients with rheumatoid arthritis (RA) were evaluated. METHOD: of reporting included: (1) response (American College of Rheumatology (ACR) criteria) versus state (disease activity score in 28 joints (DAS28) criteria); (2) stringency (ACR20 vs 50 vs 70; moderate disease activity state (MDAS; DAS28 <5.1) vs low disease activity state (LDAS; DAS28 or=2). More stringent criteria (at least ACR50/LDAS), faster onset ( 3 visits) of ACR50/LDAS best reflected patient satisfaction (positive LR >10). CONCLUSIONS: The optimal method for reporting a measure of disease activity may differ depending on the outcome of interest. Time to onset and sustainability can be important factors when evaluating treatment response and disease status in patients with RA.
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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 | 0,197 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».