Development of Simple Clinical Criteria for the Definition of Inflammatory Arthritis, Enthesitis, Dactylitis, and Spondylitis: A Report from the GRAPPA 2014 Annual Meeting
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatologists are trained to determine the presence of musculoskeletal inflammation through history, physical examination, and if needed, laboratory tests and imaging. However, primary care clinicians, dermatologists, surgeons, and others who may initially see patients with musculoskeletal pain are not necessarily able to make the distinction between inflammatory (e.g., rheumatoid arthritis or psoriatic arthritis) and noninflammatory disease (osteoarthritis, traumatic or degenerative tendonitis, back pain, or fibromyalgia). If such clinicians could more readily suspect and identify possible inflammatory musculoskeletal disease, it would lead to more timely diagnosis and triage to rheumatologists for diagnosis and appropriate management. The Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) has been developing evidence-based, practical and reliable criteria that can be used by clinicians to identify inflammatory musculoskeletal disease. The research initiative involves a sequential process of expert clinician nominal group technique, patient focus groups, and Delphi exercises to identify core definitive features of inflammatory disease. The goal is to develop simple clinical criteria (history and physical examination elements) to identify inflammatory arthritis, enthesitis, dactylitis, and spondylitis and distinguish these from degenerative, mechanical, or other forms of these conditions, to achieve more timely and accurate diagnosis and referral of patients with inflammatory arthritis.
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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 | 0,050 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».