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Enregistrement W2230914779 · doi:10.3899/jrheum.141249

Performance of Different Diagnostic Criteria for Familial Mediterranean Fever in Children with Periodic Fevers: Results from a Multicenter International Registry

2015· article· en· W2230914779 sur OpenAlexvenueno aff
Erkan Demirkaya, Celal Sağlam, Türker Türker, Isabelle Koné‐Paut, P Woo, Matteo Doglio, Gayane Amaryan, Joost Frenkel, Yosef Uziel, Antonella Insalaco, Luca Cantarini, Michaël Hofer, S Boiu, Ali Düzova, Consuelo Modesto, Annette Bryant, Donato Rigante, Efimia Papadopoulou‐Alataki, S. Guillaume-Czitrom, Jasmine Kuemmerle-Deschner, Bénédicte Neven, Helen J. Lachmann, Alberto Martini, Nicolino Ruperto, Marco Gattorno, Seza Özen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamilial Mediterranean feverInternal medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our aims were to validate the pediatric diagnostic criteria in a large international registry and to compare them with the performance of previous criteria for the diagnosis of familial Mediterranean fever (FMF). METHODS: Pediatric patients with FMF from the Eurofever registry were used for the validation of the existing criteria. The other periodic fevers served as controls: mevalonate kinase deficiency (MKD), tumor necrosis factor receptor-associated periodic syndrome (TRAPS), cryopyrin-associated periodic syndrome (CAPS), aphthous stomatitis, pharyngitis, adenitis syndrome (PFAPA), and undefined periodic fever from the same registry. The performances of Tel Hashomer, Livneh, and the Yalcinkaya-Ozen criteria were assessed. RESULTS: The FMF group included 339 patients. The control group consisted of 377 patients (53 TRAPS, 45 MKD, 32 CAPS, 160 PFAPA, 87 undefined periodic fevers). Patients with FMF were correctly diagnosed using the Yalcinkaya-Ozen criteria with a sensitivity rate of 87.4% and a specificity rate of 40.7%. On the other hand, Tel Hashomer and Livneh criteria displayed a sensitivity of 45.0 and 77.3%, respectively. Both of the latter criteria displayed a better specificity than the Yalcinkaya-Ozen criteria: 97.2 and 41.1% for the Tel Hashomer and Livneh criteria, respectively. The overall accuracy for the Yalcinkaya-Ozen criteria was 65 and 69.6% (using 2 and 3 criteria), respectively. Ethnicity and residence had no effect on the performance of the Yalcinkaya-Ozen criteria. CONCLUSION: The Yalcinkaya-Ozen criteria yielded a better sensitivity than the other criteria in this international cohort of patients and thus can be used as a tool for FMF diagnosis in pediatric patients from either the European or eastern Mediterranean region. However, the specificity was lower than the previously suggested adult criteria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations60
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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