A Predictive Model for Temporal Artery Biopsy in the Setting of Suspected Giant Cell Arteritis: A Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A previously published predictive model based on threshold parameters for erythrocyte sedimentation rate, c-reactive protein, and platelet count demonstrated that 40% of patients who underwent biopsy may not have required it. The current study was performed to evaluate the model's performance on an independent data set. METHODS: This is a retrospective consecutive series of patients undergoing temporal artery biopsy (TAB) in a single health region in Canada. The model was applied to a multicenter cohort of patients undergoing TAB by a variety of surgical services. A centralized pathological database serving multiple institutions and surgical services was used to identify patients undergoing TAB. RESULTS: Over a 7-year period, patients undergoing TAB were identified via a central pathological database. Those who had concurrent illnesses which would likely affect erythrocyte sedimentation rate, c-reactive protein, and platelet count, patients on steroids for >2 weeks by the time of biopsy, and those with missing serum markers were excluded. The previously developed model was applied to the 222 patients enrolled. The model correctly identified 29% of patients with a pretest probability of 0% for a positive biopsy and 9% with a pretest probability of 100%, suggesting that in total, 38% of patients could have avoided TAB. CONCLUSION: The results of this independent data set support the previously published predictive formula. Utilizing a simple, clinically applicable predictive model of the pretest probabilities, approximately 38% of TAB currently being performed may be avoided. The results suggest that evaluation with a prospective multicentre study would be appropriate.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».