Diagnostic Accuracy of ACR/EULAR 2010 Criteria for Rheumatoid Arthritis in a 2-Year Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic accuracy of the 2010 American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism (ACR/EULAR) and 1987 ACR criteria for rheumatoid arthritis (RA), and the respective role of the algorithm and scoring of the ACR/EULAR. METHODS: In total, 270 patients with recent-onset arthritis of < 1 year duration were included prospectively between 1995 and 1997 and followed for 2 years. RA was defined as the combination, at completion of followup, of RA diagnosed by an office-based rheumatologist and treatment with a disease-modifying antirheumatic drug or glucocorticoid. We compared the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) of the criteria sets in the overall population, in the subgroup meeting the tree condition for ACR/EULAR scoring, and in the overall population classified according the full tree. RESULTS: At baseline, 111 of the 270 patients had better alternative diagnoses and 16 had erosions typical for RA; of the 143 remaining patients, 52 had more than 6 ACR/EULAR 2010 points (indicating definite RA) and 91 had fewer than 6 points. After 2 years, 11/16 patients with erosions and 40/52 with more than 6 points had RA. 100 of the 270 patients met the reference standard for RA. Sensitivity, specificity, PPV, and NPV of the ACR/EULAR (full tree) were 51/100 (51%), 153/170 (90%), 51/68 (75.4%), and 153/202 (75.7%), respectively. Diagnostic accuracies of the ACR/EULAR score and ACR 1987 criteria were not statistically different. CONCLUSION: Much of the improvement of the ACR/EULAR criteria was ascribable to the use of exclusion criteria in the algorithm.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».