Items for developing revised classification criteria in systemic sclerosis: Results of a consensus exercise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Classification criteria for systemic sclerosis (SSc; scleroderma) are being updated. Our objective was to select a set of items potentially useful for the classification of SSc using consensus procedures, including the Delphi and nominal group techniques (NGT). METHODS: Items were identified through 2 independent consensus exercises performed by the Scleroderma Clinical Trials Consortium and the European League Against Rheumatism Scleroderma Trials and Research Group. The first-round items from both exercises were collated and redundancies were removed, leaving 168 items. A 3-round Delphi exercise was performed using a 1-9 scale (where 1 = completely inappropriate and 9 = completely appropriate) and a consensus meeting using NGT was conducted. During the last Delphi round, the items were ranked on a 1-10 scale. RESULTS: In round 1, 106 experts rated the 168 items. Those with a median score of <4 were removed, resulting in a list of 102 items. In round 2, the items were again rated for appropriateness and subjected to a consensus meeting using NGT by European and North American SSc experts (n = 16), resulting in 23 items. In round 3, SSc experts (n = 26) then individually scored each of the 23 items in a last Delphi round using an appropriateness score (1-9) and ranking their 10 most appropriate items for the classification of SSc. Presence of skin thickening, SSc-specific autoantibodies, abnormal nailfold capillary pattern, and Raynaud's phenomenon ranked highest in the final list that also included items indicating internal organ involvement. CONCLUSION: The Delphi exercise and NGT resulted in a set of 23 items for the classification of SSc that will be assessed for their discriminative properties in a prospective study.
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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 | 0,239 | 0,312 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».