Use of SLICC criteria in a large, diverse lupus registry enables SLE classification of a subset of ACR-designated subjects with incomplete lupus
Notice bibliographique
Résumé
Objective SLE is traditionally classified using the American College of Rheumatology (ACR) criteria. The Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) recently validated an alternative system. This study examined large cohorts of subjects with SLE and incomplete lupus erythematosus (ILE) to compare the impact of ACR and SLICC criteria. Methods Medical records of subjects in the Lupus Family Registry and Repository were reviewed for documentation of 1997 ACR classification criteria, SLICC classification criteria and medication usage. Autoantibodies were assessed by indirect immunofluorescence (ANA, antidouble-stranded DNA), precipitin (Sm) and ELISA (anticardiolipin). Other relevant autoantibodies were detected by precipitin and with a bead-based multiplex assay. Results Of 3575 subjects classified with SLE under at least one system, 3312 (92.6%) were classified as SLE by both systems (SLEboth), 85 only by ACR criteria (SLEACR-only) and 178 only by SLICC criteria (SLESLICC-only). Of 440 subjects meeting 3 ACR criteria, 33.9% (149/440) were SLESLICC-only, while 66.1% (n=291, designated ILE) did not meet the SLICC classification criteria. Under the SLICC system, the complement criterion and the individual autoantibody criteria enabled SLE classification of SLESLICC-only subjects, while SLEACR-only subjects failed to meet SLICC classification due to the combined acute/subacute cutaneous criterion. The SLICC criteria classified more African-American subjects by the leucopenia/lymphopenia criterion than did ACR criteria. Compared with SLEACR-only subjects, SLESLICC-only subjects exhibited similar numbers of affected organ systems, rates of major organ system involvement (∼30%: pulmonary, cardiovascular, renal, neurological) and medication history. Conclusions The SLICC criteria classify more subjects with SLE than ACR criteria; however, individuals with incomplete lupus still exist under SLICC criteria. Subjects who gain SLE classification through SLICC criteria exhibit heterogeneous disease, including potential major organ involvement. These results provide supportive evidence that SLICC criteria may be more inclusive of SLE subjects for clinical studies.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».