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Enregistrement W2533326296

Genetic diagnostic profiling in axial spondyloarthritis: a real world study.

2017· article· en· W2533326296 sur OpenAlexaffabout
Gethin Thomas, Dana Willner, Philip C. Robinson, Adrián Cortés, Ran Duan, Martín Rudwaleit, Nurullah Akkoç, Jürgen Braun, Chung Tei Chou, Walter P. Maksymowych, Salih Özgöçmen, Euthalia Roussou, Joachim Sieper, Rafael Valle‐Oñate, Désirée van der Heijde, James Cheng‐Chung Wei, Paul Leo, Matthew A. Brown

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAxial spondyloarthritisCohortAnkylosing spondylitisInternal medicineConfoundingCohort studyPhysical therapySacroiliitis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Spondyloarthritis (SpA) is often diagnosed late in the course of the disease and improved methods for early diagnosis are required. We have tested the ability of genetic profiling to diagnose axial SpA (axSpA) as a whole group, or ankylosing spondylitis (AS) alone, in a cohort of chronic back pain patients. METHODS: 282 patients were recruited from centres in the United Kingdom, Germany, Taiwan, Canada, Columbia and Turkey as part of the ASAS classification criteria for axSpA study (ASAS cohort). Subjects were classified according to the ASAS axSpA criteria, and the modified New York Criteria for AS. Patients were genotyped for ~200,000 immune-mediated disease SNPs using the Illumina Immunochip. RESULTS: We first established the predictive accuracy of genetic data comparing 9,638 healthy controls and 4,428 AS cases from the homogenous International Genetics of AS (IGAS) Consortium Immunochip study which showed excellent predictive power (AUC=0.91). Genetic risk scores had lower predictive power (AUC=0.83) comparing ASAS cohort axSpA cases meeting the ASAS imaging criteria with IGAS controls. Comparing genetic risk scores showed moderate discriminatory capacity between IGAS AS and ASAS imaging positive cases (AUC 0.67±0.05), indicating that significant differences in genetic makeup exist between the cohorts. CONCLUSIONS: In a clinical setting of referred back pain patients suspected to have axial SpA we were unable to use genetic data to construct a predictive model better than that based on existing clinical data. Potential confounding factors include significant heterogeneity in the ASAS cohort, possibly reflecting the disease heterogeneity of axSpA, or differences between centres in ascertainment or classification performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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