Item weightings for the Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Disease Damage Index using Rasch analysis do not lead to an important improvement.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Disease Damage Index (SLICC/ACR-DI) item weightings that improve the ability of the measure to predict patient mortality in systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: Disease damage was measured for 738 patients followed at the University of Toronto Lupus Clinic since diagnosis. Using Rasch analysis, item weightings were determined and tested for their ability to predict death in a logistic regression model. Receiver operating characteristic (ROC) curves were produced to compare the original and weighted scales' ability to discriminate patients that died during the followup period from those who remained alive. RESULTS: The average SLICC/ACR-DI score per patient was 1.66. In total, 138 of the patients died during a mean followup of 9.2 years. A Rasch analysis derived weighting scheme using weighted domain scores (SLICC/ACR-DI-weighted) was the best weighted scale, with item reliability = 94%, model mean square infit = 1.01 (STD = 0.05); model mean square outfit = 0.99 (STD = 0.3), separation 4.08. The SLICC/ACR-DI-weighted was modestly better than the SLICC/ACR-DI in discriminating patients who died from those who remained alive. Using standardized scores for comparability, the SLICC/ACR-DI-weighted was better in predicting patient death than the unweighted SLICC/ACR-DI [OR(death)(SLICC/ACR-DI-weighted) = 1.7 vs OR(death)(SLICC-ACR-DI) = 1.4; p < 0.005]. ROC curve analysis supports that the SLICC/ACR-DI-weighted was somewhat superior to the SLICC/ACR-DI for predicting mortality. CONCLUSION: In this test set, the SLICC/ACR-DI-weighted was modestly better in predicting death than the traditional unweighted SLICC/ACR-DI. However, the SLICC/ACR-DI-weighted is more difficult to apply and the weightings appear not to have provided a clinically relevant improvement of the SLICC-ACR-DI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,098 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».