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Enregistrement W3211691951 · doi:10.1136/lupus-2021-lupus21century.74

1301 Effect of attribution on external validation of the EULAR/ACR SLE classification criteria

2021· article· en· W3211691951 sur OpenAlexaff
Nicolai Leuchten, Karen H. Costenbader, Thomas Dörner, Sindhu R. Johnson, Martin Aringer

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatismMedicineRheumatologyAttributionInternal medicineCohortReference rangeSystemic lupus erythematosusReceiver operating characteristicPhysical therapyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background With their new structure of ever positive anti-nuclear antibodies (ANA) as an obligatory entry criterion and weighted specific criteria with a cut-off of ≥ 10, the European League Against Rheumatism/American College of Rheumatology (EULAR/ACR) 2019 classification criteria for systemic lupus erythematosus (SLE) has a sensitivity of 96.1% and a specificity of 93.4% in the validation cohort.1,2 An analysis of the performance of the individual criteria items found that the specificity of joint involvement was 90.9%, but would drop to 57.6% if the attribution rule was not applied.3 The attribution rule states that only those items should be counted towards classification that have no alternative explanation more likely than SLE. The new criteria have been externally validated in a number of studies. From many of the external validation studies, it is not clear whether this attribution rule was followed Methods A literature search was performed for „lupus criteria‘. Titles and abstracts were screened for studies that (i) referred to the EULAR/ACR criteria (even if using different terms) and (ii) indicated sensitivity and/or specificity estimates. The association between criteria specificity and frequency of joint involvement in the non-SLE control group and association between ANA positivity and criteria sensitivity were evaluated. Results Operating characteristics of the SLE classification criteria have been evaluated in 19 studies. The external validation studies reported a sensitivity range of 84.8-97.6% and specificity range of (58.4-97.3%) (table 1). Specificity was evaluated in 14 studies. In 3 of the studies appropriate use of the attribution rule was apparent. One study was excluded for focusing on neuropsychiatric manifestations. For the remaining 10 populations, there was a significant negative correlation between specificity and joint disease in the non-SLE control population. (r=−0.73, p=0.016), as depicted in figure 1 (left panel). Sensitivity estimates are reported in 19 studies, and the percentage of ANA positive SLE patients was reported for 17 of these. There was a positive correlation between ANA positivity and criteria sensitivity (r=0.50, p=0.043). (figure 1, right panel) Conclusions Specificity of the EULAR/ACR criteria is dependent on the correct use of the attribution rule. Higher percentages of patients with joint involvement in the non-SLE control populations is associated with a lower EULAR/ACR criteria specificity. Since joint involvement is particularly vulnerable to not using attribution, this suggests that the lower specificity in some external validation studies in part is due to not fully applying the attribution rule. Sensitivity was high throughout the analyzed studies. It is therefore crucial to differentiate between classification and diagnosis and keep in mind that not fulfilling SLE classification criteria is no valid argument against diagnosing SLE in an individual patient. References Aringer M, Costenbader K, Daikh D, et al. Ann Rheum Dis 2019; 78: 1151-1159. Aringer M, Costenbader K, Daikh D, et al. Arthritis Rheumatol 2019; 71: 1400-1412. Aringer M, Brinks R, Dörner T, et al. Ann Rheum Dis 2021; 80: 775-781

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)0,466
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,730
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4660,730
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,008
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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