Clinical and Serological Analysis of Patients with Positive Anticyclic Citrullinated Peptide Antibodies Referred Through a Rheumatology Central Triage System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Anticitrullinated protein antibodies (ACPA) are a highly specific and sensitive biomarker for the diagnosis of rheumatoid arthritis (RA). Some patients who were found to have a positive ACPA test were referred to our Rheumatology Central Triage (CT; Calgary, Alberta, Canada) for assessment by a rheumatologist. The objectives of our study were to determine the clinical accuracy of ACPA in establishing a diagnosis of RA in a real-time clinical setting. METHODS: Cases that met 3 criteria were included in the study: (1) referred to the CT over 3 calendar years (n = 20,389), (2) reason for referral was a positive ACPA test (n = 568), and (3) evaluated by a certified rheumatologist (n = 314). An administrative serological database was used to retrieve specific ACPA results. RESULTS: Of patients referred through our CT for evaluation of a positive ACPA test, 57.6% received a diagnosis of RA; the remainder had a variety of other diagnoses, some of which might be considered early RA (9%). The predictive values of ACPA for the diagnosis of RA were increased when rheumatoid factor (RF) results were included in the analysis. When definite and possible RA were combined and the prevalence of moderate/high ACPA was compared to all other individuals, the positive and negative predictive values for moderate/high ACPA for RA were 74.3% and 68.4%, respectively. CONCLUSION: About 58% of patients with a positive ACPA referred through a triage system for a rheumatologist opinion received a diagnosis of RA at their first visit. RF provides additional useful information to guide the diagnosis and urgency of referral.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».