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Enregistrement W3013401396 · doi:10.1136/lupus-2020-eurolupus.21

O8 Performance of the EULAR/ACR 2019 classification criteria for systemic lupus erythematosus in men, ethnicities, and early disease

2020· article· en· W3013401396 sur OpenAlexaff
Martin Aringer, Ralph Brinks, Karen H. Costenbader, Dimitrios T. Boumpas, David Daikh, David Jayne, Diane L. Kamen, Marta Mosca, Rosalind Ramsey‐Goldman, Josef S Smolen, David Wofsy, Betty Diamond, Søren Jacobsen, W. Joseph McCune, Guillermo Ruiz‐Irastorza, Matthias Schneider, Murray B. Urowitz, George Βertsias, Bimba F. Hoyer, Nicolai Leuchten, Chiara Tani, Sara K. Tedeschi, Zahi Touma, Branimir Anić, Florence Assan, Tak Mao Chan, Ann E. Clarke, Peggy Crow, Andrea Doria, W. Graninger, Bernadette Halda-Kiss, Sarfaraz Hasni, Peter Izmirly, Michelle Jung, Gabór Kumánovics, Xavier Mariette, Ivan Padjen, José María Pego‐Reigosa, Juanita Romero‐Díaz, Íñigo Rúa‐Figueroa, Raphaèle Séror, Georg Stummvoll, Yoshiya Tanaka, Maria G. Tektonidou, Carlos Vasconcelos, Edward M Vital, Daniel J. Wallace, Şule Yavuz, Raymond P. Naden, Thomas Dörner, Sindhu R. Johnson

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkMount Sinai HospitalUniversity of CalgaryToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortSystemic lupus erythematosusInternal medicineGold standard (test)Ethnic groupDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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