MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2885442772 · doi:10.1136/annrheumdis-2018-213725

In silico validation of the Autoinflammatory Disease Damage Index

2018· article· en· W2885442772 sur OpenAlexaff
Nienke M. ter Haar, Amber Laetitia Justine van Delft, Kim V. Annink, Henk F. van Stel, Sulaiman M. Al‐Mayouf, Gayane Amaryan, Jordi Antón, Karyl S. Barron, Susanne M. Benseler, Paul Brogan, Luca Cantarini, Marco Cattalini, Alexis‐Virgil Cochino, Fabrizio De Benedetti, Fatma Dedeoğlu, Adriana A. de Jesus, Erkan Demirkaya, Pavla Doležalová, Karen Durrant, Giovanna Fabio, Romina Gallizzi, Raphaela Goldbach‐Mansky, É. Hachulla, Véronique Hentgen, Troels Herlin, Michaël Hofer, Hal M. Hoffman, Antonella Insalaco, Annette Jansson, Tilmann Kallinich, Isabelle Koné‐Paut, А. Л. Козлова, Jasmin Kuemmerle‐Deschner, Helen J. Lachmann, Ronald M. Laxer, Alberto Martini, Susan Searles Nielsen, И. П. Никишина, Amanda K. Ombrello, Seza Özen, Efimia Papadopoulou‐Alataki, Pierre Quartier, Donato Rigante, Ricardo Russo, Anna Simon, Maria Trachana, Yosef Uziel, Angelo Ravelli, Grant S. Schulert, Marco Gattorno, Joost Frenkel

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoWestern UniversityAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesExecutive Agency for Health and ConsumersNovartis PharmaNational Institutes of HealthUniversitair Medisch Centrum UtrechtRosetrees Trust
Mots-clésMedicineIn silicoIndex (typography)DiseaseComputational biologyPathologyWorld Wide WebGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Autoinflammatory diseases can cause irreversible tissue damage due to systemic inflammation. Recently, the Autoinflammatory Disease Damage Index (ADDI) was developed. The ADDI is the first instrument to quantify damage in familial Mediterranean fever, cryopyrin-associated periodic syndromes, mevalonate kinase deficiency and tumour necrosis factor receptor-associated periodic syndrome. The aim of this study was to validate this tool for its intended use in a clinical/research setting. METHODS: The ADDI was scored on paper clinical cases by at least three physicians per case, independently of each other. Face and content validity were assessed by requesting comments on the ADDI. Reliability was tested by calculating the intraclass correlation coefficient (ICC) using an 'observer-nested-within-subject' design. Construct validity was determined by correlating the ADDI score to the Physician Global Assessment (PGA) of damage and disease activity. Redundancy of individual items was determined with Cronbach's alpha. RESULTS: The ADDI was validated on a total of 110 paper clinical cases by 37 experts in autoinflammatory diseases. This yielded an ICC of 0.84 (95% CI 0.78 to 0.89). The ADDI score correlated strongly with PGA-damage (r=0.92, 95% CI 0.88 to 0.95) and was not strongly influenced by disease activity (r=0.395, 95% CI 0.21 to 0.55). After comments from disease experts, some item definitions were refined. The interitem correlation in all different categories was lower than 0.7, indicating that there was no redundancy between individual damage items. CONCLUSION: The ADDI is a reliable and valid instrument to quantify damage in individual patients and can be used to compare disease outcomes in clinical studies.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of the Rheumatic DiseasesMême sujetInflammasome and immune disordersTravaux en français237 207