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Enregistrement W2942732521 · doi:10.1111/bjd.18096

Developing classification criteria for skin‐predominant dermatomyositis: the Delphi process

2019· article· en· W2942732521 sur OpenAlexaff
Josef Symon S. Concha, S.M. Peña, Rebecca G. Gaffney, Basil Patel, M. Tarazi, Carolyn J. Kushner, Joseph F. Merola, David Fiorentino, Jan Dutz, Mark Goodfield, Fredrik Nyberg, Beatrix Volc‐Platzer, Manabu Fujimoto, Chia‐Chun Ang, Victoria P. Werth, Rachel Abuav, Rohit Aggarwal, Nidhi Avashia‐Khemka, Jeffrey P. Callen, Adela R. Cardones, Sarah S. Chisolm, Benjamin F. Chong, Jennie T. Clarke, M. Kari Connolly, Melissa Costner, Megan L. Curran, Lyubomir Dourmishev, Lisa A. Drage, Alisa N. Femia, Anthony P. Fernandez, Nicole Fett, Galen Foulke, Andrew G. Franks, Anna Haemel, Yasuhito Hamaguchi, Christopher B. Hansen, Sotonye Imadojemu, Khor Jia Ker, Hee Joo Kim, Drew Jb Kurtzman, Christina Lam, Anne E. Laumann, Julie Lin, Jeffery D. Mailhot, Simon J Meggitt, Robert G. Micheletti, Sei‐ichiro Motegi, Yoshinao Muro, Elizabeth O’Brien, Lisa Pappas‐Taffer, Taraneh Paravar, Aurora Parodi, David R. Pearson, Joanie Pinard, Sarika Ramachandran, Lisa G. Rider, Misha Rosenbach, Richard D. Sontheimer, Michael Sticherling, Cristián Vera‐Kellet, Ruth Ann Vleugels, David A. Wetter, Yukie Yamaguchi

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésDermatomyositisDelphiDermatologyMedicineComputer scienceDelphi methodProcess (computing)Artificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The European League Against Rheumatism/American College of Rheumatology classification criteria for inflammatory myopathies are able to classify patients with skin-predominant dermatomyositis (DM). However, approximately 25% of patients with skin-predominant DM do not meet two of the three hallmark skin signs and fail to meet the criteria. OBJECTIVES: To develop a set of skin-focused classification criteria that will distinguish cutaneous DM from mimickers and allow a more inclusive definition of skin-predominant disease. METHODS: An extensive literature review was done to generate items for the Delphi process. Items were grouped into categories of distribution, morphology, symptoms, antibodies, histology and contextual factors. Using REDCap™, participants rated these items in terms of appropriateness and distinguishing ability from mimickers. The relevance score ranged from 1 to 100, and the median score determined a rank-ordered list. A prespecified median score cut-off was decided by the steering committee and the participants. There was a pre-Delphi and two rounds of actual Delphi. RESULTS: There were 50 participating dermatologists and rheumatologists from North America, South America, Europe and Asia. After a cut-off score of 70 during the first round, 37 of the initial 54 items were retained and carried over to the next round. The cut-off was raised to 80 during round two and a list of 25 items was generated. CONCLUSIONS: This project is a key step in the development of prospectively validated classification criteria that will create a more inclusive population of patients with DM for clinical research. What's already known about this topic? Proper classification of patients with skin-predominant dermatomyositis (DM) is indispensable in the appropriate conduct of clinical/translational research in the field. The only validated European League Against Rheumatism/American College of Rheumatology criteria for idiopathic inflammatory myopathies are able to classify skin-predominant DM. However, a quarter of amyopathic patients still fail the criteria and does not meet the disease classification. What does this study add? A list of 25 potential criteria divided into categories of distribution, morphology, symptomatology, pathology and contextual factors has been generated after several rounds of consensus exercise among experts in the field of DM. This Delphi project is a prerequisite to the development of a validated classification criteria set for skin-predominant DM.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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