Validity of the Italian algorithm for the attribution of neuropsychiatric events in systemic lupus erythematosus: a retrospective multicentre international diagnostic cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate the Italian algorithm of attribution of neuropsychiatric (NP) events to systemic lupus erythematosus (SLE) in an external international cohort of patients with SLE. METHODS: A retrospective cohort diagnostic accuracy design was followed. SLE patients attending three tertiary care lupus clinics, with one or more NP events, were included. The attribution algorithm, applied to the NP manifestations, considers four weighted items for each NP event: (1) time of onset of the event; (2) type of NP event (major vs minor), (3) concurrent non-SLE factors; (4) favouring factors. To maintain blinding, two independent teams of assessors from each centre evaluated all NP events: the first provided an attribution diagnosis on the basis of their own clinical judgement, assumed as the 'gold standard'; the second applied the algorithm, which provides a probability score ranging from 0 to 10. The performance of the algorithm was evaluated by calculating the area under curve (AUC) of thereceiver operating characteristic curve. RESULTS: The study included 243 patients with SLE with at least one NP manifestation, for a total of 336 events. 285 (84.8%) NP events involved the central nervous system and 51 (15.2%) the peripheral nervous system. The attribution score for the first NP event showed good accuracy with an AUC of 0.893 (95% CI 0.849 to 0.937) using dichotomous outcomes for NPSLE (related vs uncertain/unrelated). The best single cut-off point to optimise classification of a first NPSLE-related event was≥7 (sensitivity 87.9%, specificity 82.6%). Satisfactory accuracy was observed also for subsequent NP events. CONCLUSIONS: Validation exercise on an independent international cohort showed that the Italian attribution algorithm is a valid and reliable tool for the identification of NP events attributed to SLE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».