Comment on: Reproducibility of the scleroderma pattern assessed by wide-field capillaroscopy in subjects suffering from Raynaud's phenomenon: reply
Notice bibliographique
Résumé
Sir, in our recent article [1] we tried to study the reproducibility and accuracy of scleroderma pattern assessed by capillaroscopy since very few data are available on the topic, although capillaroscopy was included in the new ACR/EULAR definition of SSc. Sabour [2] raised interesting methodological issues about our results. We agree that kappa is not the only result to take into consideration and this is why we also gave the number of concordant observations. The two points are the dependence of kappa upon the prevalence of the categories and the difference between accuracy and reproducibility. When we study a method such as capillaroscopy, limitations exist from a practical point of view. First, the ideal prevalence of categories should be the same as in current practice. This prevalence is highly variable depending on recruitment. The prevalence of SSc in patients consulting for RP is ∼10% in our country, but most patients are not referred for capillaroscopy and we do not know the percentage of scleroderma pattern in patients who have this examination. Thus we tried to study a significant number of positive and negative capillaroscopies selected from real life. We enrolled a large number of observers in order to reflect clinical practice. Second, precision was studied in comparison with a reference defined as a majority of concordant observations, because we have no gold standard for the interpretation of capillaroscopy. Sabour raises true methodological limitations that are unfortunately unavoidable on this subject.
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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 | 0,004 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».