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Enregistrement W3084042544 · doi:10.1093/rheumatology/keaa439

Comment on: Diagnosis of giant cell arteritis: reply

2020· letter· en· W3084042544 sur OpenAlexaboutno aff
Cristina Ponte, Joana Martins-Martinho, Raashid Luqmani

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGiant cell arteritisArteritisDermatologyPathologyVasculitisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Dr Ing for his interest and comments [1] on our review paper entitled ‘Diagnosis of giant cell arteritis’ (GCA) [2]. We will provide a structured rebuttal to his criticisms following the same order presented in his letter. Given the review nature of our article, we aimed to critically describe the most important aspects in the diagnosis of GCA, with a particular focus on the current advances in this field. TAB is already a very well-established diagnostic modality for GCA, offering many clinical advantages mentioned in our article (e.g. high diagnostic specificity, differential diagnosis with other diseases, potential prognostic value). However, to the best of our knowledge, the published diagnostic sensitivity for TAB in patients with GCA shows great disparity, ranging from 39 to 95% [3, 4], which means that it is correct to say its ‘sensitivity can be as low as 39%’, referencing the TABUL study [3]. Although we acknowledge this study had several limitations, not only reflected in the unsatisfactory performance characteristics of TAB, but also of ultrasound to diagnose GCA [5], it was the first international multicentre study comparing the clinical effectiveness and cost-effectiveness of both diagnostic modalities using a reference standard diagnosis for GCA. It included a high number of patients with suspected GCA (n = 430), recruited from 20 different sites, and was able to provide an improved diagnostic accuracy using a combined strategy with ultrasound or TAB, together with clinical judgement. The TABUL study was innovative, reflected the clinical reality of the time in which it was conducted (2010–2013), with all its inherent flaws, proved the importance of always taking into account the clinical manifestations of the disease in a diagnostic approach to patients with suspected GCA and thus should not be neglected when reviewing the evidence for diagnosing GCA. Nevertheless, we appreciate Dr Ing’s mention of the recent meta-analysis showing a pooled estimate sensitivity of 77% for TAB [6]. It is unquestionably an important article, also not without its natural shortcomings, but it had not been published before our review was submitted.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0490,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,008

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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