11 Development and initial validation of a novel lupus disease activity index to account for glucocorticoids: SLEDAI-2K glucocorticoids index (SGI)
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims To develop and validate a new index, SLEDAI-2K Glucocorticoids Index (SGI), to accurately describe disease activity while accounting for GC doses. Methods Phase 1: Identification of patient scenarios followed in a longitudinal cohort. Phase 2: Equation’s derivation explaining the association between SLEDAI-2K and GC dose while using physician global assessment (PGA) as Gold Standard. Phase 3: Validation of SGI against SLEDAI-2K in active patients. Scenarios were identified using the top 13 organ involvement combinations, then patients were grouped into 7 categories based on GC dose and 10 patients per category were selected. Scenario information included: SLEDAI-2K score, organ involvement combination and GC dose. 3 rheumatologists ranked disease activity with PGA. An independent cohort was used for the validation in phase 3. We hypothesised that in patients with improvement/worsening by SLEDAI-2K, the change in SLEDAI-2K and SGI will correlate. Results Scenario development is summarised in table 1. 131 scenarios were ranked by 3 rheumatologists leading to 393 records. Perfect LS agreement was achieved; ICC (2, k) of 0.89 (95% CI: 0.83, 0.89). A quadratic linear regression model relating GC and SLEDAI-2K was structured; SGI score=SLEDAI-2K score+[3.65+0.29*GC–0.0027(GC*GC)]. The weight score of GC doses was derived (Table 2). Construct Validity: 109 of the 158 patients improved, 38 remained unchanged, 11 worsened. SLEDAI-2K and SGI correlated highly (r=0.87) and changed in the same direction in patients with improvement/worsening proving the validity of SGI. Conclusions We developed and validated a novel lupus disease activity index, SGI, that describes disease activity while accounting for GC dose.
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 | 0,022 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».