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Enregistrement W2794151501 · doi:10.1002/acr.23543

An International Multispecialty Validation Study of the IgG4‐Related Disease Responder Index

2018· article· en· W2794151501 sur OpenAlexaff
Zachary S. Wallace, Arezou Khosroshahi, Mollie D. Carruthers, Cory A. Perugino, Hyon K. Choi, Corrado Campochiaro, Emma Culver, Frank B. Cortazar, Emanuel Della‐Torre, Mikaël Ebbo, Ana D. Fernandes, Luca Frulloni, Phil A. Hart, Ömer Karadağ, Shigeyuki Kawa, Mitsuhiro Kawano, Myung‐Hwan Kim, Marco Lanzillotta, Shoko Matsui, Kazuichi Okazaki, Jay H. Ryu, Takako Saeki, N. Schleinitz, Paula Tanasa, Hisanori Umehara, George Webster, Wen Zhang, John H. Stone

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIgG4-Related and Inflammatory Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesRheumatology Research Foundation
Mots-clésIndex (typography)First responderMedicineComputer scienceEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: IgG4-related disease (IgG4-RD) can cause fibroinflammatory lesions in nearly any organ, leading to organ dysfunction and failure. The IgG4-RD Responder Index (RI) was developed to help investigators assess the efficacy of treatment in a structured manner. The aim of this study was to validate the RI in a multinational investigation. METHODS: The RI guides investigators through assessments of disease activity and damage in 25 domains, incorporating higher weights for disease manifestations that require urgent treatment or that worsen despite treatment. After a training exercise, investigators reviewed 12 written IgG4-RD vignettes based on real patients. Investigators calculated both an RI score as well as a physician's global assessment (PhGA) score for each vignette. In a longitudinal assessment, 3 investigators used the RI in 15 patients with newly active disease who were followed up over serial visits after treatment. We assessed interrater and intrarater reliability, precision, validity, and responsiveness. RESULTS: The 26 physician investigators included representatives from 6 specialties and 9 countries. The interrater and intrarater reliability of the RI was strong (0.89 and 0.69, respectively). Correlations (construct validity) between the RI and PhGA were high (Spearman's r = 0.9, P < 0.0001). The RI was sensitive to change (discriminant validity). Following treatment, there was significant improvement in the RI score (mean change 10.5 [95% confidence interval (95% CI) 5.4-12], P < 0.001), which correlated with the change in the PhGA. Urgent disease and damage were captured effectively. DISCUSSION: In this international, multispecialty study, we observed that the RI is a valid and reliable disease activity assessment tool that can be used to measure response to therapy.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations204
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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