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Enregistrement W2904795993 · doi:10.3899/jrheum.180478

Use of Consensus Methodology to Determine Candidate Items for Systemic Lupus Erythematosus Classification Criteria

2018· article· en· W2904795993 sur OpenAlexaffvenueabout
Sindhu R. Johnson, Dinesh Khanna, David Daikh, Ricard Cervera, N. Costedoat‐Chalumeau, Dafna D. Gladman, Bevra H. Hahn, Falk Hiepe, Jorge Sánchez‐Guerrero, Elena Massarotti, Dimitrios T. Boumpas, Karen H. Costenbader, David Jayne, Thomas Dörner, Diane L. Kamen, Marta Mosca, Rosalind Ramsey‐Goldman, Josef S Smolen, David Wofsy, Martin Aringer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensWomen's College HospitalToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineRheumatologySystemic lupus erythematosusRheumatismArthritisAutoantibodyInternal medicineImmunologyDiseaseAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Given the complexity and heterogeneity of systemic lupus erythematosus (SLE), high-performing classification criteria are critical to advancing research and clinical care. A collaborative effort by the European League Against Rheumatism and the American College of Rheumatology was undertaken to generate candidate criteria, and then to reduce them to a smaller set. The objective of the current study was to select a set of criteria that maximizes the likelihood of accurate classification of SLE, particularly early disease. METHODS: An independent panel of international SLE experts and the SLE classification criteria steering committee (conducting SLE research in Canada, Mexico, United States, Austria, Germany, Greece, France, Italy, and Spain) ranked 43 candidate criteria. A consensus meeting using nominal group technique (NGT) was conducted to reduce the list of criteria for consideration. RESULTS: The expert panel NGT exercise reduced the candidate criteria for SLE classification from 43 to 21. The panel distinguished potential "entry criteria," which would be required for classification, from potential "additive criteria." Potential entry criteria were antinuclear antibody (ANA) ≥ 1:80 (HEp-2 immunofluorescence), and low C3 and/or low C4. The use of low complement as an entry criterion was considered potentially useful in cases with negative ANA. Potential additive criteria included lupus nephritis by renal biopsy, autoantibodies, cytopenias, acute and chronic cutaneous lupus, alopecia, arthritis, serositis, oral mucosal lesions, central nervous system manifestations, and fever. CONCLUSION: The NGT exercise resulted in 21 candidate SLE classification criteria. The next phases of SLE classification criteria development will require refinement of criteria definitions, evaluation of the ability to cluster criteria into domains, and evaluation of weighting of criteria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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