The 2010 American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism classification criteria for rheumatoid arthritis: Phase 2 methodological report
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The American College of Rheumatology and the European League Against Rheumatism have developed new classification criteria for rheumatoid arthritis (RA). The aim of Phase 2 of the development process was to achieve expert consensus on the clinical and laboratory variables that should contribute to the final criteria set. METHODS: Twenty-four expert RA clinicians (12 from Europe and 12 from North America) participated in Phase 2. A consensus-based decision analysis approach was used to identify factors (and their relative weights) that influence the probability of "developing RA," complemented by data from the Phase 1 study. Patient case scenarios were used to identify and reach consensus on factors important in determining the probability of RA development. Decision analytic software was used to derive the relative weights for each of the factors and their categories, using choice-based conjoint analysis. RESULTS: The expert panel agreed that the new classification criteria should be applied to individuals with undifferentiated inflammatory arthritis in whom at least 1 joint is deemed by an expert assessor to be swollen, indicating definite synovitis. In this clinical setting, they identified 4 additional criteria as being important: number of joints involved and site of involvement, serologic abnormality, acute-phase response, and duration of symptoms in the involved joints. These criteria were consistent with those identified in the Phase 1 data-driven approach. CONCLUSION: The consensus-based, decision analysis approach used in Phase 2 complemented the Phase 1 efforts. The 4 criteria and their relative weights form the basis of the final criteria set.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».