Classification criteria for autoinflammatory recurrent fevers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Different diagnostic and classification criteria are available for hereditary recurrent fevers (HRF)-familial Mediterranean fever (FMF), tumour necrosis factor receptor-associated periodic fever syndrome (TRAPS), mevalonate kinase deficiency (MKD) and cryopyrin-associated periodic syndromes (CAPS)-and for the non-hereditary, periodic fever, aphthosis, pharyngitis and adenitis (PFAPA). We aimed to develop and validate new evidence-based classification criteria for HRF/PFAPA. METHODS: Step 1: selection of clinical, laboratory and genetic candidate variables; step 2: classification of 360 random patients from the Eurofever Registry by a panel of 25 clinicians and 8 geneticists blinded to patients' diagnosis (consensus ≥80%); step 3: statistical analysis for the selection of the best candidate classification criteria; step 4: nominal group technique consensus conference with 33 panellists for the discussion and selection of the final classification criteria; step 5: cross-sectional validation of the novel criteria. RESULTS: The panellists achieved consensus to classify 281 of 360 (78%) patients (32 CAPS, 36 FMF, 56 MKD, 37 PFAPA, 39 TRAPS, 81 undefined recurrent fever). Consensus was reached for two sets of criteria for each HRF, one including genetic and clinical variables, the other with clinical variables only, plus new criteria for PFAPA. The four HRF criteria demonstrated sensitivity of 0.94-1 and specificity of 0.95-1; for PFAPA, criteria sensitivity and specificity were 0.97 and 0.93, respectively. Validation of these criteria in an independent data set of 1018 patients shows a high accuracy (from 0.81 to 0.98). CONCLUSION: Eurofever proposes a novel set of validated classification criteria for HRF and PFAPA with high sensitivity and specificity.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».