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Enregistrement W2256337192 · doi:10.3899/jrheum.151237

Do We Need Early ACPA Testing in Inflammatory Arthritis?

2015· letter· en· W2256337192 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kevin D. Deane

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatologyRheumatismRheumatoid arthritisLeagueHealth careAutoantibodyTest (biology)Inflammatory arthritisFamily medicineInternal medicineIntensive care medicinePhysical therapyImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Testing is an integral part of the diagnosis and management of patients with rheumatic disease. However, in this era of increased focus on healthcare costs, it is important to understand exactly how tests affect the delivery and costs of care. Along these lines, the American Board of Internal Medicine has begun the Choosing Wisely program with the goal “of advancing a national dialogue on avoiding wasteful or unnecessary medical tests, treatments and procedures”1. Multiple agencies in the United States and Canada are participating in this campaign, including the American College of Rheumatology (ACR), which has created a set “Five Things that Physicians and Patients Should Consider” in rheumatology-related testing2. These are important efforts, which hopefully will ultimately lead to improved clinical care, as well as improved costs of care, based on sound scientific investigations. Two tests that are used often in the evaluation of inflammatory arthritis (IA) are rheumatoid factor (RF) and anti-citrullinated protein antibodies (ACPA), with both of these tests being included in the 2010 ACR/European League Against Rheumatism (EULAR) classification criteria for rheumatoid arthritis (RA)3. Notably, these autoantibody tests are not included in the Choosing Wisely campaign. However, in the Canadian healthcare system, ACPA testing is not uniformly paid for, and as such a subset of patients with IA and RA do not have this testing performed. This has led to an opportunity for Shu and colleagues, whose report is published in the November 2015 issue of The Journal4 , to catch the spirit of the Choosing Wisely campaign and to explore the relationship between ACPA testing and the short-term management … Address correspondence to Dr. K.D. Deane, University of Colorado Denver, Anschutz Medical Campus, Division of Rheumatology, Department of Medicine, 1775 Aurora Court, Mail Stop B-115, Aurora, Colorado 80045, USA. E-mail: Kevin.Deane{at}UCDenver.edu

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,015
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0180,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,008

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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