Determination of specificity and sensitivity of Anti-RA 33 in diagnosis of early Rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rheumatoid arthritis is a chronic inflammatory disease with uncertain etiology characterized by symmetric polyarthritis in peripheral joints. Its diagnosis is based on clinical findings and serologic tests. They are rarely conclusive in early course of the disease. So, its early diagnosis could be difficult. The present study was designed to evaluate the role of Anti -RA33; an Auto-Antibody against RA33 in early diagnosis of the disease. MATERIALS & METHODS: forty three patients who had been visited in a Rheumatology Clinic were randomly selected. Their disease has been diagnosed by a Rheumatologist. 55 persons were chosen from healthy individuals who had attended in other clinic. Their age and sex were matched with the case group. Anti-RA33 and RF titers were measured in their blood sample using standard methods. FINDINGS: RF and Anti-RA33 titers had significant correlation in case group (p=0.015). Anti -RA33 test had 98% sensitivity, 20% specificity, 55% positive predictive value, and 90% negative predictive. CONCLUSION: Anti -RA33 could have diagnostic and prognostic value in diagnosis and evaluation of patients with RA, and its differentiation from other small joint disorders, particularly when the other serologic tests are negative.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».