Notice bibliographique
Résumé
Most rheumatic diseases, in adults or children, do not have objective clinical or laboratory measures that allow physicians to diagnose a specific disease with certainty. In order to overcome the clinical dilemma of a proper diagnosis, classification criteria have been proposed for several rheumatic diseases. Classification criteria are therefore an essential tool for clinical research since they allow comparison of patients with similar clinical and laboratory characteristics across studies. In the vasculitis research field several classification criteria have been proposed for the adult population, and more recently for children. These criteria have been derived through 2 major methodological approaches: consensus and consensus/data-driven. In brief, the consensus-based criteria are specifically derived through the combination of judgments from a group of experts in a particular field after thorough literature review and sometimes developed using consensus techniques such as the Delphi technique and nominal group technique1,2. To the consensus-based criteria we can ascribe the Chapel Hill International Consensus Conference3 that essentially provided proper nomenclature for systemic vasculitides, and the Childhood Vasculitis Working Group of the Paediatric Rheumatology European Society (PRES) for preliminary classification criteria of childhood vasculitis4. These criteria have their main strength in the panel of contributors who are usually very well recognized experts/experienced clinicians in that particular research/clinical field. The second approach of consensus/data-driven usually starts from consensus-based criteria and adds a formal statistical validation based on collected data in order to provide accuracy measures (classic methods), or other alternative methods such as the classification tree5. Only the classical approach is discussed here. With the classic approach, the accuracy measures that are considered include sensitivity (ability of a classification criterion to identify a patient as having the disease based on a gold standard; also called true-positive rate); specificity (ability of classification criteria … Address correspondence to Dr. Ruperto; E-mail: nicolaruperto{at}ospedale-gaslini.ge.it
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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 | 0,011 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».