Utilization of the 2017 diagnostic criteria for hEDS by the Toronto GoodHope Ehlers–Danlos syndrome clinic: A retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
The new 2017 diagnostic criteria for hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome (hEDS) provide a framework for diagnosing hEDS but are more stringent than the previous Villefranche criteria. Our clinical experience at the GoodHope EDS clinic was that the 2017 criteria left many highly symptomatic patients without a diagnosis of hEDS. We conducted a retrospective cohort study to confirm our clinic experience and assess the accuracy of the 2017 diagnostic criteria for hEDS in patients who had a previous hEDS diagnosis based on the Villefranche criteria. Our study found that 15% (n = 20 of 131) of patients with a prior diagnosis of hEDS met the 2017 diagnostic criteria, and many of the traits used to distinguish hEDS were not significantly more frequent in patients who met 2017 criteria versus those who did not. In both groups objective systemic manifestations were found less frequently than subjective systemic manifestations. Beighton score (BS) as assessed by primary care practitioner was found to be higher than assessment by EDS practitioner in 81% (n = 74 of 91) of cases. Generalized joint hypermobility was confirmed in only 46% (n = 51 of 111) of patients who had a previous diagnosis of hEDS. Higher BS did not correlate with increased number of systemic manifestations in our cohort. Common comorbidities of hEDS were found with similar frequency in those who met 2017 criteria and those who did not. Based on our cohort, the 2017 hEDS diagnostic criteria require refinement to improve its diagnostic accuracy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».