A Simplified Baseline Prediction Model for Joint Damage Progression in Rheumatoid Arthritis: A Step toward Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the performance of an extended model and a simplified prognostic model for joint damage in rheumatoid arthritis (RA) based on 3 baseline risk factors: anticyclic citrullinated peptide antibodies (anti-CCP), erosions, and acute-phase reaction. METHODS: Data were used from the Nijmegen early RA cohort. An extended model and a simplified baseline prediction model were developed to predict joint damage progression between 0 and 3 years. Joint damage progression was assessed using the Ratingen score. In the extended model, prediction factors were positivity for anti-CCP and/or rheumatoid factor, the level of erythrocyte sedimentation rate, and the quantity of erosions. The prediction score was calculated as the sum of the regression coefficients. In the simplified model, the prediction factors were dichotomized and the number of risk factors was counted. Performances of both models were compared using discrimination and calibration. The models were internally validated using bootstrapping. RESULTS: The extended model resulted in a prediction score between 0 and 5.6 with an area under the receiver-operation characteristic (ROC) curve of 0.77 (95% CI 0.72-0.81). The simplified model resulted in a prediction score between 0 and 3. This model had an area under the ROC curve of 0.75 (95% CI 0.70-0.80). In internal validation, the 2 models showed reasonably well the agreement between observed and predicted probabilities for joint damage progression (Hosmer-Lemeshow test p > 0.05 and calibration slope near 1.0). CONCLUSION: A simple prediction model for joint damage progression in early RA, by only counting the number of risk factors, has adequate performance. This facilitates the translation of the theoretical prognostic models to daily clinical practice.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».