The American College of Rheumatology Provisional Composite Response Index for Clinical Trials in Early Diffuse Cutaneous Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early diffuse cutaneous systemic sclerosis (dcSSc) is characterized by rapid changes in the skin and internal organs. The objective of this study was to develop a composite response index in dcSSc (CRISS) for use in randomized controlled trials (RCTs). METHODS: We developed 150 paper patient profiles with standardized clinical outcome elements (core set items) using patients with dcSSc. Forty scleroderma experts rated 20 patient profiles each and assessed whether each patient had improved or not improved over a period of 1 year. Using the profiles for which raters had reached a consensus on whether the patients were improved versus not improved (79% of the profiles examined), we fit logistic regression models in which the binary outcome referred to whether the patient was improved or not, and the changes in the core set items from baseline to followup were entered as covariates. We tested the final index in a previously completed RCT. RESULTS: Sixteen of 31 core items were included in the patient profiles after a consensus meeting and review of test characteristics of patient-level data. In the logistic regression model in which the included core set items were change over 1 year in the modified Rodnan skin thickness score, the forced vital capacity, the patient and physician global assessments, and the Health Assessment Questionnaire disability index, sensitivity was 0.982 (95% confidence interval 0.982-0.983) and specificity was 0.931 (95% confidence interval 0.930-0.932), and the model with these 5 items had the highest face validity. Subjects with a significant worsening of renal or cardiopulmonary involvement were classified as not improved, regardless of improvements in other core items. With use of the index, the effect of methotrexate could be differentiated from the effect of placebo in a 1-year RCT (P = 0.02). CONCLUSION: We have developed a CRISS that is appropriate for use as an outcome assessment in RCTs of early dcSSc.
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 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 | 0,296 | 0,481 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».