Identifying a Response for the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity 2000 Glucocorticoid Index
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the performance of the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K) and the SLEDAI-2K Glucocorticoids (SLEDAI-2KG) indices in identifying responders to standard of care therapy. METHODS: Data from adult patients seen between 1995 and 2018 at the University of Toronto Lupus Clinic were analyzed. Patients with active disease (SLEDAI-2K score ≥6) and receiving prednisone ≥5 mg/day, and with a follow-up visit at 9 months, were studied. Response to standard of care therapy at first follow-up visit was assessed using the SLEDAI-2K and SLEDAI-2KG. The performances of the SLEDAI-2K and SLEDAI-2KG were compared using a cutoff point of 4. RESULTS: In a cohort of 188, the majority of patients were female (86.0%) and White (47.9%). Of 188 patients, 145 (77.1%) were responders and had a decrease in SLEDAI-2K score of ≥4. The SLEDAI-2KG identified 142 (97.9%) responders among the SLEDAI-2K responders. More importantly, the SLEDAI-2KG identified 11 (25.6%) additional responders among SLEDAI-2K nonresponders (n = 43). This resulted from the ability of the SLEDAI-2KG to account for the decrease in glucocorticoids dose. CONCLUSION: The SLEDAI-2KG provides a novel concept for the assessment of lupus disease activity while accounting for glucocorticoids dosage to reflect on disease activity overall at a particular visit. The SLEDAI-2KG accounts for the disease activity for each descriptor while also accounting for the current glucocorticoids dosage. The SLEDAI-2KG adds 1 additional variable (glucocorticoids dosage) to the SLEDAI-2K, which could alter response rates in drug trials and observational studies.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».