Serum Urate in Chronic Gout — Will It Be the First Validated Soluble Biomarker in Rheumatology?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize evidence for and endorsement of serum urate (SU) as having fulfilled the OMERACT filter as a soluble biomarker in chronic gout at the 2010 Outcome Measures in Rheumatology Meeting (OMERACT 10). METHODS: Data were presented to support the use of SU as a soluble biomarker in chronic gout and specifically the ability to utilize it to predict future patient-reported outcomes. RESULTS: SU was accepted as having fulfilled the OMERACT filter by 78% of voters. However, consensus was not obtained regarding its use as a soluble biomarker in chronic gout. Although the majority of the criteria for a soluble biomarker were fulfilled, the key criterion of association of the biomarker with outcomes was not agreed upon. It was agreed that the appropriate choice of endpoint must be linked to its clinical importance to the individual with the disorder and its temporal relationship to the intervention. Appropriate outcomes in chronic gout may therefore include gout flares, reduction in tophi, and patient-reported outcomes. CONCLUSION: SU is a critical outcome measure. It has the potential to fulfil criteria for a soluble biomarker. Further analyses of existing data from randomized controlled trials will be required to determine whether SU can predict future important outcomes, in particular disability.
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».