A Clinical Criterion to Exclude the Hyperimmunoglobulin D Syndrome (Mild Mevalonate Kinase Deficiency) in Patients with Recurrent Fever
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The hyperimmunoglobulin D syndrome (HIDS) is an autosomal recessive autoinflammatory disease caused by mutations in the mevalonate kinase gene. Our objective was to define a clinical criterion able to exclude HIDS without the need of genetic testing. METHODS: A recursive partitioning algorithm was applied to derive the clinical criterion in 149 patients with genetic testing in a French laboratory, among whom 35 had HIDS. The criterion was validated in 93 patients with genetic testing in a Dutch laboratory, among whom 28 had HIDS. RESULTS: The most discriminatory composite clinical criterion satisfied by all patients with HIDS in the derivation group was [onset age < 5 years old OR (joint pain during attacks AND length of attacks < 14 days)]. It had a sensitivity of 100% (95% confidence interval 88% to 100%) and a specificity of 28% (95% CI 17% to 40%) in the validation group. If genetic testing had been limited to patients fulfilling this criterion, 18 tests (19%) would have been avoided in this highly selected validation sample, without missing a single patient with HIDS. CONCLUSION: Even among patients already selected by expert physicians, this criterion could help prevent unnecessary genetic testing, which is resource- and time-consuming.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».