Development of Criteria to Distinguish Inflammatory from Noninflammatory Arthritis, Enthesitis, Dactylitis, and Spondylitis: A Report from the GRAPPA 2013 Annual Meeting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe a research project to develop simple clinical criteria to aid in the identification of inflammatory arthritis, enthesitis, dactylitis, and spondylitis and distinguish these from non-inflammatory conditions. The criteria are particularly intended to aid non-rheumatologists, e.g., dermatologists, who need assistance identifying psoriatic arthritis in patients with psoriasis, but may be useful to all clinicians in properly diagnosing rheumatologic conditions. METHODS: The proposed research methodology includes the use of a nominal group exercise among expert clinicians and patient focus groups, Delphi exercises among clinicians and patients, application of criteria test sets to a small group of representative patients with inflammatory and non-inflammatory musculoskeletal conditions, and validation by application of optimal criteria sets to large groups of patients with inflammatory and noninflammatory conditions. RESULTS: Examples of elements to describe inflammatory conditions derived from a nominal group exercise conducted at the 2013 GRAPPA annual meeting are described, along with planned project activities. CONCLUSION: This project will lead to the development of practical criteria to aid in the diagnosis and appropriate clinical care of patients with chronic inflammatory musculoskeletal conditions.
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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 | 0,140 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».