Diagnostic criteria for early hip osteoarthritis: first steps, based on the CHECK study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although there is a general focus on early diagnosis and treatment of hip OA, there are no validated diagnostic criteria for early-stage hip OA. The current study aimed to take the first steps in developing diagnostic criteria for early-stage hip OA, using factors obtained through history taking, physical examination, radiography and blood testing at the first consultation in individuals presenting with hip pain, suspicious for hip OA, in primary care. METHODS: Data of the 543 individuals with 735 symptomatic hips at baseline who had any follow-up data available from the prospective CHECK cohort study were used. A group of 26 clinical experts [general practitioners (GPs), rheumatologists and orthopaedic surgeons] evaluated standardized clinical assessment forms of all subjects on the presence of clinically relevant hip OA 5-10 years after baseline. Using the expert-based diagnoses as reference standard, a backward selection method was used to create predictive models based on pre-defined baseline factors from history taking, physical examination, radiography and blood testing. RESULTS: Prevalence of clinically relevant hip OA during follow-up was 22%. Created models contained four to eight baseline factors (mainly WOMAC pain items, painful/restricted movements and radiographic features) and obtained area under the curve between 0.62 (0.002) and 0.71 (0.002). CONCLUSION: Based on clinical and radiographic features of hip OA obtained at first consultation at a GP for pain/stiffness of the hip, the prediction of clinically relevant hip OA within 5-10 years was 'poor' to 'fair'.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».