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Enregistrement W2217064679 · doi:10.1136/annrheumdis-2015-208237

2015 Gout classification criteria: an American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism collaborative initiative

2015· review· en· W2217064679 sur OpenAlexaff
Tuhina Neogi, Tim Jansen, Nicola Dalbeth, Jaap Fransen, H. Ralph Schumacher, Dianne Berendsen, Melanie Brown, Hyon K. Choi, N. Lawrence Edwards, M. Janssen, Frédéric Lioté, Raymond P. Naden, George Nuki, Alexis Ogdie, Fernando Pérez-Ruiz, Kenneth G. Saag, Jasvinder A. Singh, John S. Sundy, Anne‐Kathrin Tausche, Janitzia Vaquez‐Mellado, Steven A. Yarows, William J. Taylor

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute on AgingNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAgency for Healthcare Research and QualityFaculty of Medical and Health Sciences, University of AucklandEuropean League Against RheumatismArthritis New Zealand
Mots-clésMedicineTophusGoutRheumatologyRheumatismInternal medicineGold standard (test)Synovial fluidRadiologyPhysical therapyHyperuricemiaPathologyOsteoarthritisUric acidAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Existing criteria for the classification of gout have suboptimal sensitivity and/or specificity, and were developed at a time when advanced imaging was not available. The current effort was undertaken to develop new classification criteria for gout. METHODS: An international group of investigators, supported by the American College of Rheumatology and the European League Against Rheumatism, conducted a systematic review of the literature on advanced imaging of gout, a diagnostic study in which the presence of monosodium urate monohydrate (MSU) crystals in synovial fluid or tophus was the gold standard, a ranking exercise of paper patient cases, and a multi-criterion decision analysis exercise. These data formed the basis for developing the classification criteria, which were tested in an independent data set. RESULTS: The entry criterion for the new classification criteria requires the occurrence of at least one episode of peripheral joint or bursal swelling, pain, or tenderness. The presence of MSU crystals in a symptomatic joint/bursa (ie, synovial fluid) or in a tophus is a sufficient criterion for classification of the subject as having gout, and does not require further scoring. The domains of the new classification criteria include clinical (pattern of joint/bursa involvement, characteristics and time course of symptomatic episodes), laboratory (serum urate, MSU-negative synovial fluid aspirate), and imaging (double-contour sign on ultrasound or urate on dual-energy CT, radiographic gout-related erosion). The sensitivity and specificity of the criteria are high (92% and 89%, respectively). CONCLUSIONS: The new classification criteria, developed using a data-driven and decision-analytic approach, have excellent performance characteristics and incorporate current state-of-the-art evidence regarding gout.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0140,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations895
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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