Comparison of Physician‐Based and Patient‐Based Criteria for the Diagnosis of Fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The American College of Rheumatology (ACR) 2010 preliminary fibromyalgia diagnostic criteria require symptom ascertainment by physicians. The 2011 survey or research modified ACR criteria use only patient self-report. We compared physician-based (MD) (2010) and patient-based (PT) (2011) criteria and criteria components to determine the degree of agreement between criteria methodology. METHODS: We studied prospectively collected, previously unreported rheumatology practice data from 514 patients and 30 physicians in the ACR 2010 study. We evaluated the widespread pain index, polysymptomatic distress (PSD) scale, tender point count (TPC), and fibromyalgia diagnosis using 2010 and 2011 rules. Bland-Altman 95% limits of agreement (LOA), kappa statistic, Lin's concordance coefficient, and the area under the receiver operating curve (ROC) were used to measure agreement and discrimination. RESULTS: MD and PT diagnostic agreement was substantial (83.4%, κ = 0.67). PSD scores differed slightly (12.3 MD, 12.8 PT; P = 0.213). LOA for PSD were -8.5 and 7.7, with bias of -0.42. The TPC was strongly associated with both the MD (r = 0.779) and PT PSD scales (r = 0.702). CONCLUSION: There was good agreement in MD and PT fibromyalgia diagnosis and other measures among rheumatology patients. Low bias scores indicate consistent results for physician and patient measures, but large values for LOA indicate many widely discordant pairs. There is acceptable agreement in diagnosis and PSD for research, but insufficient agreement for clinical decisions and diagnosis. We suggest adjudication of symptom data by patients and physicians, as recommended by the 2010 ACR criteria.
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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 | 0,017 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».