The sensitivity and specificity of pain diagrams in rheumatic disease referrals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine patterns on pain diagrams and corresponding diagnoses in patients referred to a rheumatology clinic and their sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values (PPV and NPV, respectively). METHODS: All new adult patient referrals from two rheumatologists over 6 years were reviewed and eligible if a pain diagram had been completed and they were not previously diagnosed with a rheumatic disease. Pain diagrams completed by the patient were organized into patterns based on the location of joint and/or soft tissue areas by two independent observers. RESULTS: A total of 1101 patients were included. Five major patterns evolved: soft tissue (widespread pain or regional pain such as an entire arm) (n = 236), symmetrical articular (n = 647), asymmetrical articular (n = 136), monoarticular (n = 35) and back (n = 46); 480 had inflammatory arthritis, of whom 121 had RA, 35 PsA, 46 SpAs and 63 crystal arthropathy. FM or chronic pain also occurred in 63 and 25 had PMR. The sensitivity, specificity, PPV and NPV for polyarticular symmetrical pattern in RA was 87.6, 44.7, 16.4 and 96.7% and for inflammatory arthritis with symmetrical or asymmetrical pattern was 82.3, 37.4, 50.4 and 73.2%; and a back pattern in AS was 10.9, 98.9, 41.7 and 96.2%. Inter-rater reliability was high for monoarticular, symmetrical and asymmetrical patterns (intra-class correlation coefficient ≥ 0.777). CONCLUSION: Pain diagram patterns may help to increase the likelihood of various rheumatic diagnoses including polyarticular pattern and inflammatory arthritis, and there was high inter-rater reliability. However, testing the value of pain diagrams in addition to a referral note is necessary to determine if they have added value.
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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 | 0,004 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».