<i>Quantitative Clinical Rheumatology:</i> “Keep It Simple, Stupid”: MDHAQ Function, Pain, Global, and RAPID3 Quantitative Scores to Improve and Document the Quality of Rheumatologic Care
Notice bibliographique
Résumé
> “The KISS principle (acronym for “Keep It Simple, Stupid”) states that design simplicity should be a key goal and unnecessary complexity avoided.... Extra features are not needed; an approach that seems “too easy to be true” is in fact the best way.” The KISS principle (“Keep It Simple, Stupid”) has been applied effectively in many disciplines, including “software development, animation, photography, engineering, and strategic planning” (Wikipedia). In clinical medicine, perhaps the most elegant example of the KISS principle involves simple laboratory tests such as hemoglobin, creatinine, etc., that may be applied to diagnosis, prognosis, management, and documentation of outcomes of diseases. The discovery of rheumatoid factor (RF)1 and antinuclear antibodies (ANA)2 in 1949 raised hope that similar, simple biomarkers could be applied to diagnosis, prognosis, and management of inflammatory rheumatic diseases. Laboratory biomarkers provide an invaluable foundation to understand pathogenesis and develop new therapies, such as biological agents, and are informative in groups of patients. Nonetheless, laboratory tests have many limitations in the care of individual patients with rheumatic diseases. For example, in patients with rheumatoid arthritis (RA), RF is positive in only 69%3, anti-cyclic citrullinated peptide (anti-CCP) antibodies are positive in only 67%3, and erythrocyte sedimentation rate (ESR) is greater than 28 mm/h in only 60%4. Only about 1 in 50–100 people with … Address reprint requests to Dr. T. Pincus, NYU Hospital for Joint Diseases, 301 East 17th Street, New York, NY 10003. E-mail: tedpincus{at}gmail.com
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,139 | 0,109 |
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 ».