Dr. Kremer et al reply
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Drs. Pincus, Bergman, and Yazici have raised some concerns about our published article comparing the Clinical Disease Activity Index (CDAI) with simultaneous measures of the Routine Assessment of Patient Index Data 3 (RAPID3).1 We believe our publication has clearly established that the validated CDAI scores provide a fundamentally different evaluation of disease status compared with the RAPID3. The differences in the final metrics from these different scoring systems, when compared in a very large number of patients, are quite meaningful.1 The implications of these differences, if used to inform decisions about treating to target,2 are important. It is also academically relevant to note the number of patients we studied from the Corrona and Brigham and Women’s Rheumatoid Arthritis Sequential Study (BRASS) registries was 49,598 from a combination of over 700 rheumatologists at 184 sites over a 20-year interval.1 The publication Pincus et al use to compare data in their letter are derived from a combined total of 285 patients from the practices of each of the … Address correspondence to Dr. J.M. Kremer, MD, 16 Hillard Lane, Latham, NY 12110, USA. Email: jkremer{at}corrona.org.
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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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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.
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 ».