Predicting Which Children with Juvenile Idiopathic Arthritis Will Not Attain Early Remission with Conventional Treatment: Results from the ReACCh-Out Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the probability of early remission with conventional treatment for each child with juvenile idiopathic arthritis (JIA). Children with a low chance of remission may be candidates for initial treatment with biologics or triple disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD). METHODS: We used data from 1074 subjects in the Research in Arthritis in Canadian Children emphasizing Outcomes (ReACCh-Out) cohort. The predicted outcome was clinically inactive disease for ≥ 6 months starting within 1 year of JIA diagnosis in patients who did not receive early biologic agents or triple DMARD. Models were developed in 200 random splits of 75% of the cohort and tested on the remaining 25% of subjects, calculating expected and observed frequencies of remission and c-index values. RESULTS: Our best Cox logistic model combining 18 clinical variables a median of 2 days after diagnosis had a c-index of 0.69 (95% CI 0.67-0.71), better than using JIA category alone (0.59, 95% CI 0.56-0.63). Children in the lowest probability decile had a 20% chance of remission and 21% attained remission; children in the highest decile had a 69% chance of remission and 73% attained remission. Compared to 5% of subjects identified by JIA category alone, the model identified 14% of subjects as low chance of remission (probability < 0.25), of whom 77% failed to attain remission. CONCLUSION: performance threshold (c-index > 0.70), it identified 3 times more subjects with low chance of remission than did JIA category alone, and it may serve as a benchmark for assessing value added by future laboratory/imaging biomarkers.
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 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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».