Should Quantitative Measures and Management of Rheumatoid Arthritis Include More Than Control of Inflammatory Activity?
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We agree strongly with Kremer et al that “metrics are essential for evaluating disease activity in patients with rheumatoid arthritis (RA).”1 Nonetheless, data reported from the Corrona and the Brigham and Women’s Rheumatoid Arthritis Sequential Study (BRASS) registries for Clinical Disease Activity Index (CDAI) and Routine Assessment of Patient Index Data 3 (RAPID3) are quite similar to those reported in the initial 2008 RAPID3 report.2 In the Corrona, BRASS, and 2008 RAPID3 databases, mean scores, respectively, for CDAI were 11.2, 19.5, and 12.3; RAPID3 8.2, 7.6, and 8.7; correlations of CDAI and RAPID3 0.72, 0.58, and 0.74; κ 0.24, 0.24, and 0.32; and weighted κ 0.49, 0.39, and 0.51 (Table 1). The proportion of patients in remission (REM) or low disease activity (LDA) in the 3 databases, respectively, were 60%, 39%, and 51% for CDAI, and 46%, 48%, and 51% for RAPID3 (Table 1). View this table: Table 1. Measures and indices to assess patients and RA in 3 databases (2 reported in 2021 and 1 in 2008). Similar results may certainly be interpreted differently by different observers, and we respect that others may find “significant disparities”1 between indices that we suggested give similar results.2 At the same time, … Address correspondence to Dr. T. Pincus, Rush University, 1611 West Harrison Street, Suite 510, Chicago, IL 60612, USA. Email: tedpincus{at}gmail.com.
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 | 0,017 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».