Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index 2000 Responder Index 50: sensitivity to response at 6 and 12 months
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The SLEDAI 2000 (SLEDAI-2K) Responder Index 50 (SRI-50) is a novel index that measures ≥ 50% in each of the 24 descriptors of SLEDAI-2K and generates a total score reflecting disease activity overall. The SLE Responder Index (SRI) has been successfully used to identify responders in recent trials. This is the first study to evaluate the ability of SRI-50 to identify responders, defined as patients who had a clinically important improvement over their baseline value over 12 months. We compared the performance of SRI-50 with that of SLEDAI-2K and SRI at 6 and 12 months in identifying responders. METHODS: Patients with active disease were followed for 6-12 months and assessed using SLEDAI-2K, British Isles Lupus Assessment Group and Physician Global Assessment. We identified SLEDAI-2K responders, SRI-50 responders and SLE responders at 6 and 12 months. We determined whether patients who are defined as SRI-50 responders are true responders when SRI is considered the gold standard. RESULTS: Among the 103 patients studied, the percentage of responders at 6 and 12 months was 44 and 51% when determined by SLEDAI-2K and 43 and 51% by SRI, respectively. The percentage of SRI-50 responders at 6 and 12 months was 51 and 58%, respectively. CONCLUSION: SRI-50 identified more responders compared with SLEDAI-2K and SRI at 6 and 12 months. SRI-50 is a valid responder index that can be used independently to identify patients with true clinically important improvement.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».