Derivation of an angiographically based classification system in Takayasu’s arteritis: an observational study from India and North America
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop and replicate, using data-driven methods, a novel classification system in Takayasu's arteritis based on distribution of arterial lesions. METHODS: Patients were included from four international cohorts at major academic centres: India (Christian Medical College Vellore); North America (National Institutes of Health, Vasculitis Clinical Research Consortium and Cleveland Clinic Foundation). All patients underwent whole-body angiography of the aorta and branch vessels, with categorization of arterial damage (stenosis, occlusion or aneurysm) in 13 territories. K-means cluster analysis was performed to identify subgroups of patients based on pattern of angiographic involvement. Cluster groups were identified in the Indian cohort and independently replicated in the North American cohorts. RESULTS: A total of 806 patients with Takayasu's arteritis from India (n = 581) and North America (n = 225) were included. Three distinct clusters defined by arterial damage were identified in the Indian cohort and replicated in each of the North American cohorts. Patients in cluster one had significantly more disease in the abdominal aorta, renal and mesenteric arteries (P < 0.01). Patients in cluster two had significantly more bilateral disease in the carotid and subclavian arteries (P < 0.01). Compared with clusters one and two, patients in cluster three had asymmetric disease with fewer involved territories (P < 0.01). Demographics, clinical symptoms and clinical outcomes differed by cluster. CONCLUSION: This large study in Takayasu's arteritis identified and replicated three novel subsets of patients based on patterns of arterial damage. Angiographic-based disease classification requires validation by demonstrating potential aetiological or prognostic implications.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».