Consensus protocols for the diagnosis and management of the hereditary autoinflammatory syndromes CAPS, TRAPS and MKD/HIDS: a German PRO-KIND initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rare autoinflammatory diseases (AIDs) including Cryopyrin-Associated Periodic Syndrome (CAPS), Tumor Necrosis Receptor-Associated Periodic Syndrome (TRAPS) and Mevalonate Kinase Deficiency Syndrome (MKD)/ Hyper-IgD Syndrome (HIDS) are genetically defined and characterized by recurrent fever episodes and inflammatory organ manifestations. Early diagnosis and early start of effective therapies control the inflammation and prevent organ damage. The PRO-KIND initiative of the German Society of Pediatric Rheumatology (GKJR) aims to harmonize the diagnosis and management of children with rheumatic diseases nationally. The task of the PRO-KIND CAPS/TRAPS/MKD/HIDS working group was to develop evidence-based, consensus diagnosis and management protocols including the first AID treat-to-target strategies. METHODS: The national CAPS/TRAPS/MKD/HIDS expert working group was established, defined its aims and conducted a comprehensive literature review synthesising the recent (2013 to 2018) published evidence including all available recommendations for diagnosis and management. General and disease-specific statements were anchored in the 2015 SHARE recommendations. An iterative expert review process discussed, adapted and refined these statements. Ultimately the GKJR membership vetted the proposed consensus statements, agreement of 80% was mandatory for inclusion. The approved statements were integrated into three disease specific consensus treatment plans (CTPs). These were developed to enable the implementation of evidence-based, standardized care into clinical practice. RESULTS: The CAPS/TRAPS/MKD/HIDS expert working group of 12 German and Austrian paediatric rheumatologists completed the evidence synthesis and modified a total of 38 statements based on the SHARE recommendation framework. In iterative reviews 36 reached the mandatory agreement threshold of 80% in the final GKJR member survey. These included 9 overarching principles and 27 disease-specific statements (7 for CAPS, 11 TRAPS, 9 MKD/HIDS). A diagnostic algorithm was established based on the synthesized evidence. Statements were integrated into diagnosis- and disease activity specific treat-to-target CTPs for CAPS, TRAPS and MKD/HIDS. CONCLUSIONS: The PRO-KIND CAPS/TRAPS/MKD/HIDS working group established the first evidence-based, actionable treat-to-target consensus treatment plans for three rare hereditary autoinflammatory diseases. These provide a path to a rapid evaluation, effective control of disease activity and tailored adjustment of therapies. Their implementation will decrease variation in care and optimize health outcomes for children with AID.
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 | 0,159 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».