Determining the Minimally Important Difference in the Clinical Disease Activity Index for Improvement and Worsening in Early Rheumatoid Arthritis Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Simplified measures to quantify rheumatoid arthritis (RA) disease activity are increasingly used. The minimum clinically important differences (MCID) for some measures, such as the Clinical Disease Activity Index (CDAI), have not been well-defined in real-world clinic settings, especially for early RA patients with low/moderate disease activity. METHODS: Data from Canadian Early Arthritis Cohort patients were used to examine absolute change in CDAI in the first year after enrollment, stratified by disease activity. MCID cut points were derived to optimize the sum of sensitivity and specificity versus the gold standard of patient self-reported improvement or worsening. Sensitivity, specificity, positive predictive values, and negative predictive values were calculated against patient self-reported improvement (gold standard) and for change in pain, Health Assessment Questionnaire (HAQ), and Disease Activity Score in 28 joints (DAS28) improvement. Discrimination was examined using the area under receiver operator curves. Similar methods were used to evaluate MCIDs for worsening for patients who achieved low disease activity. RESULTS: A total of 578 patients (mean ± SD age 54.1 ± 15.3 years, 75% women, median [interquartile range] disease duration 5.3 [3.3, 8.0] months) contributed 1,169 visit pairs to the improvement analysis. The MCID cut points for improvement were 12 (patients starting in high disease activity: CDAI >22), 6 (moderate: CDAI 10-22), and 1 (low disease activity: CDAI <10). Performance characteristics were acceptable using these cut points for pain, HAQ, and DAS28. The MCID for CDAI worsening among patients who achieved low disease activity was 2 units. CONCLUSION: These minimum important absolute differences in CDAI can be used to evaluate improvement and worsening and increase the utility of CDAI in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».