Diagnostic Value of Clinical, Laboratory, and Imaging Findings in Patients with a Clinical Suspicion of Gout: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the diagnostic utility of clinical, laboratory, and imaging items for gout. METHODS: A systematic literature search was performed in MEDLINE, EMBASE, and The Cochrane Library; and a manual search of abstracts from the 2010/2011 meetings of the American College of Rheumatology (ACR) and the European League Against Rheumatism, as well as the reference lists of retrieved papers. Studies were included if they evaluated the diagnostic utility of clinical, laboratory, or imaging features or criteria for the diagnosis or classification of gout in adult patients. Two independent reviewers selected papers, extracted the data, and assessed the risk of bias. RESULTS: Nineteen studies were included in the review; 4 used the identification of monosodium urate (MSU) crystals as the reference standard (RS) and the rest used expert opinion or the ACR preliminary criteria. Most features were evaluated in a single study. Evidence for diagnostic utility, using MSU crystals as RS, of over 50 individual clinical, laboratory, and radiographic features was retrieved. Most items showed a positive likelihood ratio (LR+) < 3, except for the following: response of arthritis to colchicine (LR+ 4.3); presence of tophi on physical examination (LR+ 15.6-30.9); identification of the double-contour sign in ultrasound (US) (LR+ 13.6); and detection of urate deposits by dual-energy computed tomography (DECT) (LR+ 9.5). CONCLUSION: Individual clinical features show low diagnostic utility, with the exception of tophi and response to colchicine. Some US and DECT findings show better performance than most clinical features.
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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 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».