Algorithm for Identification of Undifferentiated Peripheral Inflammatory Arthritis: A Multinational Collaboration Through the 3e Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an algorithm for identification of undifferentiated peripheral inflammatory arthritis (UPIA). METHODS: An algorithm for identification of UPIA was developed by consensus during a roundtable meeting with an expert panel. It was informed by systematic reviews of the literature used to generate 10 recommendations for the investigation and followup of UPIA through the 3e initiative. The final recommendations from the 3e UPIA Initiative were made available to the panel to guide development of the algorithm. The algorithm drew on the clinical experience of the consensus panel and evidence from the literature where available. RESULTS: In patients presenting with joint swelling a thorough evaluation is required prior to diagnosing UPIA. After excluding trauma, the differential diagnosis should be formulated based on history and physical examination. A minimum set of investigations is suggested for all patients, with additional ones dependent on the most probable differential diagnoses. The diagnosis of UPIA can be made if, following these evaluations, a more specific diagnosis is not reached. Once a diagnosis of UPIA is established, patients should be closely followed as they may progress to a specific diagnosis, remit, or persist as UPIA, and additional investigations may be required over time. CONCLUSION: Our algorithm presents a diagnostic approach to identifying UPIA in patients presenting with joint swelling, incorporating the dynamic nature of the condition with the potential to evolve over time.
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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 | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».