Derivation and validation of the Systemic Lupus International Collaborating Clinics classification criteria for systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) group revised and validated the American College of Rheumatology (ACR) systemic lupus erythematosus (SLE) classification criteria in order to improve clinical relevance, meet stringent methodology requirements, and incorporate new knowledge regarding the immunology of SLE. METHODS: The classification criteria were derived from a set of 702 expert-rated patient scenarios. Recursive partitioning was used to derive an initial rule that was simplified and refined based on SLICC physician consensus. The SLICC group validated the classification criteria in a new validation sample of 690 new expert-rated patient scenarios. RESULTS: Seventeen criteria were identified. In the derivation set, the SLICC classification criteria resulted in fewer misclassifications compared with the current ACR classification criteria (49 versus 70; P = 0.0082) and had greater sensitivity (94% versus 86%; P < 0.0001) and equal specificity (92% versus 93%; P = 0.39). In the validation set, the SLICC classification criteria resulted in fewer misclassifications compared with the current ACR classification criteria (62 versus 74; P = 0.24) and had greater sensitivity (97% versus 83%; P < 0.0001) but lower specificity (84% versus 96%; P < 0.0001). CONCLUSION: The new SLICC classification criteria performed well in a large set of patient scenarios rated by experts. According to the SLICC rule for the classification of SLE, the patient must satisfy at least 4 criteria, including at least one clinical criterion and one immunologic criterion OR the patient must have biopsy-proven lupus nephritis in the presence of antinuclear antibodies or anti-double-stranded DNA antibodies.
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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 | 0,032 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».