Associations of clinical and inflammatory biomarker clusters with juvenile idiopathic arthritis categories
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify discrete clusters comprising clinical features and inflammatory biomarkers in children with JIA and to determine cluster alignment with JIA categories. METHODS: A Canadian prospective inception cohort comprising 150 children with JIA was evaluated at baseline (visit 1) and after six months (visit 2). Data included clinical manifestations and inflammation-related biomarkers. Probabilistic principal component analysis identified sets of composite variables, or principal components, from 191 original variables. To discern new clinical-biomarker clusters (clusters), Gaussian mixture models were fit to the data. Newly-defined clusters and JIA categories were compared. Agreement between the two was assessed using Kruskal-Wallis analyses and contingency plots. RESULTS: Three principal components recovered 35% (three clusters) and 40% (five clusters) of the variance in patient profiles in visits 1 and 2, respectively. None of the clusters aligned precisely with any of the seven JIA categories but rather spanned multiple categories. Results demonstrated that the newly defined clinical-biomarker lustres are more homogeneous than JIA categories. CONCLUSION: Applying unsupervised data mining to clinical and inflammatory biomarker data discerns discrete clusters that intersect multiple JIA categories. Results suggest that certain groups of patients within different JIA categories are more aligned pathobiologically than their separate clinical categorizations suggest. Applying data mining analyses to complex datasets can generate insights into JIA pathogenesis and could contribute to biologically based refinements in JIA classification.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».