Correlation of a Modified Disease Activity Score (DAS) with the Validated Original DAS in Patients with Juvenile Dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Juvenile dermatomyositis (JDM) is a rare disease in children that is treatable, but patients may suffer from long-term effects. Clinical trials are needed to find better treatments for affected patients. Among validated tools for evaluating disease activity clinically is the Disease Activity Score (DAS), but it is not routinely collected in all clinics. We developed a modified DAS (DASmod), which can be scored using data routinely collected by our clinical staff and has been used in previous studies. The aim of this study was to determine if our DASmod correlates with the validated DAS in patients with JDM. Methods. In this study, we used DASmod (scored 0–12) and DAS (scored 0–20) scores for patients with JDM in our clinic. We analyzed the correlation between the DASmod and the validated DAS. Results. For 51 patients seen in our JDM clinic, the median (IQR) DASmod score was 2.0 (0–4.0) and the DAS score was 3.0 (0–5.5). Scores on the 2 tools were highly positively correlated (r = 0.94, P < 0.001, 95% CI 0.89–0.96). The linear regression was significant [R2 = 0.88, F (1, 49) = 357.60, P < 0.001] and in this dataset, the tools can be used interchangeably with the regression equation: DAS score = –0.26 + 1.5*DASmod. Conclusion. If the regression equation from this dataset is successfully tested against future datasets, then further research collaborations between centers that collect different data related to disease activity in children with JDM will be facilitated.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».