Prediction of Remission in a French Early Arthritis Cohort by RAPID3 and other Core Data Set Measures, but Not by the Absence of Rheumatoid Factor, Anticitrullinated Protein Antibodies, or Radiographic Erosions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify baseline variables that predict remission according to different criteria in rheumatoid arthritis (RA) in a comprehensive French ESPOIR early arthritis database. METHODS: Individual variables and indices at baseline were analyzed in 664 patients for capacity to predict remission either 6 or 12 months later according to 4 criteria that require a formal joint count: the American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism Boolean criteria, the Simplified Disease Activity Index, the Clinical Disease Activity Index, and the 28-joint Disease Activity Score; and 2 remission criteria that do not require a formal joint count: the Routine Assessment of Patient Index Data 3 (RAPID3) and the RAPID3 ≤ 3 + swollen joint, using univariate and multivariate logistic regressions. RESULTS: Remission was predicted significantly 6 and/or 12 months later in 26.8%-51.4% of patients, according to all 6 criteria by younger age, low index scores, and better status for the 6/7 clinical RA core dataset measures: tender joint count, swollen joint count (SJC), physician's global estimate, patient self-report Health Assessment Questionnaire (HAQ) physical function, pain, and patient's global estimate. Remission was not predicted by the absence of "poor prognosis RA" indicators, rheumatoid factor (RF), anticitrullinated protein antibodies (ACPA), or radiographic erosions. In multivariate regressions that included only 3 variables, low HAQ function predicted remission by all criteria as effectively as SJC, erythrocyte sedimentation rate, or C-reactive protein. CONCLUSION: Younger age and 6 core dataset clinical measures, but not the absence of traditional "poor prognosis RA" indicators, RF, ACPA, or radiographic erosions, predicted remission according to 6 criteria, including 2 without a formal joint count.
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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».