Diagnosing Early or Rheumatoid Arthritis. Which Is Better: Expert Opinion or Evidence?
Notice bibliographique
Résumé
All clinicians know about the complexity in diagnosing rheumatoid arthritis (RA), especially early in the disease. Because RA lacks pathognomonic features — that is, there are no clinical, biological, or radiological characteristics specific to RA diagnosis — doubt about the diagnosis may persist for some patients1,2. Examples are patients with “nude” polyarthritis [i.e., without positivity for serum rheumatoid factor (RF), anti-citrullinated peptide antibodies, typical erosion, or all 3], or even elderly people with erosive RF-positive polyarthritis associated with psoriasis or calcium crystal deposition disease features seen on joint radiography. When RA is neither obvious nor completely excluded, the clinician strikes a balance between possible or probable RA, depending on the level of confidence. In this context, in clinical research, RA classification criteria may be of some help because they ensure, at the group level, the diagnosis of RA with minimal error. However, in clinical practice, RA criteria cannot be used as the gold standard, especially in early arthritis (EA), as was previously shown3–5. In this issue of The Journal, Morvan, et al report on a cohort of patients with EA followed for 10 years to investigate discrepancies in RA diagnosed by American College of Rheumatology (ACR) classification criteria and final diagnosis by an office-based rheumatologist6. The authors noted poor agreement at the onset of the disease, as has been shown, but also at 2 years, when ACR criteria are supposed to be more accurate. If one assumes that the rheumatologist is an expert, who is right: the expert or the criteria? Eminence … Address correspondence to Dr. B. Fautrel, Department of Rheumatology, Pitié-Salpêtrière Hospital, 83 boulevard de l’Hôpital, 75651 Paris cedex 13, France. E-mail: bruno.fautrel{at}psl.aphp.fr
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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 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».