Developing a provisional, international Minimal Dataset for Juvenile Dermatomyositis: for use in clinical practice to inform research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Juvenile dermatomyositis (JDM) is a rare but severe autoimmune inflammatory myositis of childhood. International collaboration is essential in order to undertake clinical trials, understand the disease and improve long-term outcome. The aim of this study was to propose from existing collaborative initiatives a preliminary minimal dataset for JDM. This will form the basis of the future development of an international consensus-approved minimum core dataset to be used both in clinical care and inform research, allowing integration of data between centres. METHODS: A working group of internationally-representative JDM experts was formed to develop a provisional minimal dataset. Clinical and laboratory variables contained within current national and international collaborative databases of patients with idiopathic inflammatory myopathies were scrutinised. Judgements were informed by published literature and a more detailed analysis of the Juvenile Dermatomyositis Cohort Biomarker Study and Repository, UK and Ireland. RESULTS: A provisional minimal JDM dataset has been produced, with an associated glossary of definitions. The provisional minimal dataset will request information at time of patient diagnosis and during on-going prospective follow up. At time of patient diagnosis, information will be requested on patient demographics, diagnostic criteria and treatments given prior to diagnosis. During on-going prospective follow-up, variables will include the presence of active muscle or skin disease, major organ involvement or constitutional symptoms, investigations, treatment, physician global assessments and patient reported outcome measures. CONCLUSIONS: An internationally agreed minimal dataset has the potential to significantly enhance collaboration, allow effective communication between groups, provide a minimal standard of care and enable analysis of the largest possible number of JDM patients to provide a greater understanding of this disease. This preliminary dataset can now be developed into a consensus-approved minimum core dataset and tested in a wider setting with the aim of achieving international agreement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,028 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,009 |
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 ».