Toward New Classification Criteria for Juvenile Idiopathic Arthritis: First Steps, Pediatric Rheumatology International Trials Organization International Consensus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To revise the current juvenile idiopathic arthritis (JIA) International League of Associations for Rheumatology (ILAR) classification criteria with an evidence-based approach, using clinical and routine laboratory measures available worldwide, to identify homogeneous clinical groups and to distinguish those forms of chronic arthritis typically seen only in children from the childhood counterpart of adult diseases. METHODS: The overall project consists of 4 steps. This work represents Step 1, a Delphi Web-based consensus and Step 2, an international nominal group technique (NGT) consensus conference for the new provisional Pediatric Rheumatology International Trials Organization JIA classification criteria. A future large data collection of at least 1000 new-onset JIA patients (Step 3) followed by analysis and NGT consensus (Step 4) will provide data for the evidence-based validation of the JIA classification criteria. RESULTS: In Step 1, three Delphi rounds of interactions were implemented to revise the 7 ILAR JIA categories. In Step 2, forty-seven questions with electronic voting were implemented to derive the new proposed criteria. Four disorders were proposed: (a) systemic JIA; (b) rheumatoid factor-positive JIA; (c) enthesitis/spondylitis-related JIA; and (d) early-onset antinuclear antibody-positive JIA. The other forms were gathered under the term "others." These will be analyzed during the prospective data collection using a list of descriptors to see whether the clustering of some of them could identify homogeneous entities. CONCLUSION: . These preliminary criteria will be formally validated with a dedicated project.
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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 | 0,155 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».