O8 Performance of the EULAR/ACR 2019 classification criteria for systemic lupus erythematosus in men, ethnicities, and early disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Supported by both the ACR and EULAR, the EULAR/ACR 2019 Classification Criteria for SLE employ positive ANA (ever) as an entry criterion and use a weighted scheme with values ranging from 2 to 10, for a classification cut-off of 10. Criteria items are attributed to SLE only if there is no more likely alternative diagnosis in the individual patients. Items are organized in domains, and only the highest ranking item within a domain is counted. These criteria have been validated in a cohort of 696 SLE patients and 574 non-SLE patients from a total of 21 centers, reaching an overall sensitivity of 96.1% and a specificity of 93.4%. To at least estimate the performance in groups underrepresented in the validation cohort of this transatlantic project, we analyzed this cohort for patient subsets with regard to sex, ethnicity, and disease duration. Methods The full EULAR/ACR 2019 classification criteria validation cohort was analyzed for female (n=1,098) and male (n=172) patients, Asian (n=118), Black (n=68), Hispanic (n=124) and White (n=941) patients, and patients with an SLE duration of less than 1 year (n=34), one to less than 3 years (n=196), 3 to less than 5 years (n=157), and 5 or more years (n=879). Sensitivity and specificity were calculated for the EULAR/ACR 2019 criteria, the SLICC 2012 criteria and the ACR 1997 criteria each. Results As shown in table 1, most of the point estimates for sensitivity and specificity in subsets lay within the 95% confidence intervals of the sensitivity and specificity of the EULAR/ACR 2019 criteria validation. In particular, sensitivity and specificity for all ethnic groups were within the confidence intervals or even higher. Formally, the sensitivity was slightly lower for male patients, corresponding to a higher specificity, but the male 95% confidence intervals (0.86–0.98 for sensitivity, 0.90–0.99 for specificity) overlapped. While sensitivity appeared independent of disease duration from year 1 on, sensitivity was only 89% in the first year of disease, identical to the SLICC criteria (89%) and numerically higher than the ACR criteria (56%), but all confidence intervals overlapped. Conclusion While not all subgroups of SLE patients in the validation cohort are of adequate size to fully explore the sensitivity and specificity of the EULAR/ACR 2019 SLE classification criteria in the respective subsets, the point estimates of sensitivity and specificity suggest that the new criteria perform at least reasonably well in all ethnic groups, in men and in early disease. Nevertheless, sensitivity and specificity should be independently validated in larger groups of Asian, Black and Hispanic patients, male patients and in early disease.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».