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Enregistrement W3208273621 · doi:10.3899/jrheum.211043

How Should We Measure Peripheral Spondyloarthritis?

2021· editorial· en· W3208273621 sur OpenAlexvenueno aff
Laura C. Coates, William Tillett

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineDactylitisPsoriatic arthritisEnthesitisInternal medicineRandomized controlled trialObservational studyArthritisInflammatory arthritisPhysical therapyAdalimumabDiseasePeripheral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spondyloarthritis (SpA) is recognized as an overarching spectrum of disease characterized by axial SpA (axSpA), peripheral arthritis, enthesitis, and dactylitis. Despite significant overlap, patients are often characterized as having predominantly peripheral or axial involvement. There are advantages to the separate assessment of peripheral and axial disease, particularly in the randomized clinical trial (RCT) setting, in trying to understand the differential effectiveness of novel biologic and targeted synthetic drugs on the peripheral and axial skeleton. While some diagnoses within the SpA concept have attracted increasing research over recent decades, it seems that peripheral SpA (pSpA; excluding psoriatic arthritis [PsA]) still lags behind. Peripheral SpA, as defined by the Assessment of Spondyloarthritis international Society (ASAS) criteria, allows a diagnosis in patients with peripheral arthritis alongside other features of SpA.1 This encompasses PsA but also inflammatory bowel disease–related arthritis, reactive arthritis, and undifferentiated pSpA, representing a diverse group of patients. To date, there have been large numbers of observational and treatment trials in PsA, but there are relatively few in the other forms of pSpA. The aim of the publication of these classification criteria was to support future research into this group. However, in addition to classifying the condition, valid outcome measures are required to examine disease activity, response, and impact in pSpA in the RCT and clinical practice settings. The only large RCT of treatment for nonpsoriatic pSpA to date has been the ABILITY-2 study, which compared adalimumab (ADA) vs placebo.2 This study used the ASAS criteria for inclusion but also excluded patients with predominant axial disease or PsA, as studies of ADA in these populations had already been completed. In this study,2 due to a lack of validated outcome measures addressing arthritis, enthesitis, and dactylitis in this population, a novel composite efficacy outcome measure was designed: the Peripheral … Address correspondence to Prof. L.C. Coates, Botnar Research Centre, Windmill Road, Oxford OX3 7LD, UK. Email: laura.coates{at}ndorms.ox.ac.uk.

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)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,331
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,331
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,004
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0090,017
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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