Conceptual framework for defining disease modification in systemic lupus erythematosus: a call for formal criteria
Notice bibliographique
Résumé
Disease modification has become a well-established concept in several therapeutic areas; however, no widely accepted definition of disease modification exists for SLE.We reviewed established definitions of disease modification in other conditions and identified a meaningful effect on 'disease manifestations' (ie, signs, symptoms and patient-reported outcomes) and on 'disease outcomes' (eg, long-term remission or progression of damage) as the key principles of disease modification, indicating a positive effect on the natural course of the disease. Based on these findings and the treatment goals and outcome measures for SLE, including lupus nephritis, we suggest a definition of disease modification based on disease activity indices and organ damage outcomes, with the latter as a key anchor. A set of evaluation criteria is also suggested.Establishing a definition of disease modification in SLE will clarify which treatments can be considered disease modifying, provide an opportunity to harmonise future clinical trial outcomes and enable comparison between therapies, all of which could ultimately help to improve patient outcomes. This publication seeks to catalyse further discussion and provide a framework to develop an accepted definition of disease modification in SLE.
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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 | 0,145 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,027 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».