Severity score for hereditary hemorrhagic telangiectasia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A disease severity score in hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT) would be a useful tool for assessing burden of disease and for designing clinical trials. Here, we propose the first known HHT severity score, the HHT-score. METHODS: Demographics and disease characteristics were collected for the first 525 HHT patients recruited to the HHT Project of the Brain Vascular Malformation Consortium (BVMC). HHT-score was calculated based on presence of: organ arteriovenous malformations (maximum 3 points); chronic bleeding (maximum 2 points); and severe organ involvement (maximum 2 points). Points were summed and patients categorized as having mild (0-2), moderate (3-4) or severe (5-7) disease. The occurrence of "any adverse outcome" was evaluated for association with HHT-score categories. RESULTS: The frequency of "any adverse outcome" was significantly different across the three groups (49.6% in mild, 65.8% in moderate and 89.5% in severe, p<0.001). Adjusting for age and gender, the risk of "any adverse outcome" was higher in the moderate (OR=1.84, 95% CI: 1.15-2.95, p=0.011) and severe groups (OR=9.16, 95% CI: 1.99-42.09, p=0.004) compared to the mild. CONCLUSIONS: We have taken the first steps toward creating a global measure of disease severity in HHT. While the initial results are promising, further validation of the HHT-score is still required.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».