Accurate classification of secondary progression in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transition from a relapsing-remitting to the secondary progressive phenotype is an important milestone in the clinical evolution of multiple sclerosis. In the absence of reliable imaging or biological markers of phenotype transition, assignment of current phenotype status relies on retrospective evaluation of the medical history of an individual. Here, we sought to determine if demographic and clinical information from multiple sclerosis patients can be used to accurately assign current disease phenotypes: either relapsing-remitting or secondary progressive status. Data from the most recent clinical visit of 14,387 multiple sclerosis patients were extracted from the Swedish Multiple Sclerosis Registry. Decision trees based on sex, symptom onset age, Expanded Disability Scale Status score, and age & disease duration at the most recent clinic visit, were examined to build a classifier to determine disease phenotype. Validation was conducted using an independent cohort of multiple sclerosis patients from British Columbia, Canada, and a previously published classifier to assign phenotype was also tested. Clinical records of 100 randomly selected patients were used to manually categorize phenotype by three independent neurologists. A decision tree (the classifier) containing only most recently available disability score and age obtained 89.3% (95% confidence intervals (CI): 88.8% to 89.8%) classification accuracy, defined as concordance with the latest reported status in the registry. Replication in an independent cohort from British Columbia resulted in 82.0% (95%CI: 81.0% to 83.1%) accuracy. A previously published classification algorithm with slight modifications achieved 77.8% (95%CI: 77.1% to 78.4%) accuracy when assigning disease phenotype. With complete patient history data, three neurologists obtained 84.7% accuracy on average compared with 85 for the classifier using the same data. The model is easily interpretable and could allow research studies and randomized clinical trials to estimate the probability of patients having already reached the secondary progressive stage when they have not yet been retrospectively assigned this status, and to standardize definitions of disease phenotype across different cohorts. Clinically, this model could assist neurologists by providing additional information about the probability of having secondary progressive disease. This could also benefit patients who may be introduced to new therapies targeting progressive multiple sclerosis.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».