“ACPA” in Rheumatoid Arthritis: From Population-based Data to Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is a clinical diagnosis, as illustrated by the probabilistic approach adopted in the 2010 American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism (ACR/EULAR) criteria for RA, where diagnosis/classification is based on accumulating a score ≥ 0.61,2. Although that level of probability can be reached using clinical criteria only, when those are insufficient, RA-associated autoantibodies become a determining factor. Proper interpretation of the serology data thus becomes imperative to prevent circular clinical reasoning. The 2010 RA criteria introduced 2 new serology items. First, based on their apparent very high (> 95%) specificity and positive predictive value (PPV) in early and established RA cohorts3, anticitrullinated protein antibodies (“ACPA”) have been added to rheumatoid factor (RF). Second, based on their incremental association with severity and prognosis, antibody titers in both systems, whether absent, low, or high, have been given incremental weight in the scoring system. In the final revision of the ACR/EULAR RA criteria, a detail escaped the attention of the coauthors (including me)1,2. ACPA stands for “anticitrullinated protein antibodies.” Strictly speaking, the ACPA criteria were based exclusively on the anticyclic citrullinated peptide assay (anti-CCP) literature. Hence, the ACPA acronym in the criteria should refer to anticitrullinated peptide/protein antibodies2 depending on which one is used in a particular communication. It is important to emphasize this distinction because ACPA-peptide … Address correspondence to Dr. H.A. Ménard, Division of Rheumatology, McGill University Health Center, 1650 Cedar Ave., Montreal, Québec H3G 1A4, Canada. E-mail: henri.a.menard{at}muhc.mcgill.ca
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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 | 0,039 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».