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Enregistrement W4220935912 · doi:10.1002/art.42113

A Comparison of International League of Associations for Rheumatology and Pediatric Rheumatology International Trials Organization Classification Systems for Juvenile Idiopathic Arthritis Among Children in a Canadian Arthritis Cohort

2022· article· en· W4220935912 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer J. Lee, Simon Eng, Jaime Guzmán, Ciarán M. Duffy, Lori B. Tucker, Kiem Oen, Rae S. M. Yeung, Brian M. Feldman

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaSickKids FoundationBC Children's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineInternal medicineRheumatologyArthritisCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The aim of the Paediatric Rheumatology International Trials Organisation (PRINTO) juvenile idiopathic arthritis (JIA) classification criteria, which is still in development, is to identify homogeneous groups of JIA patients. This study was undertaken to compare International League of Associations for Rheumatology (ILAR) JIA classification criteria and PRINTO JIA classification criteria using data from the ReACCh‐Out (Research in Arthritis in Canadian Children, Emphasizing Outcomes) cohort. Methods We used clinicobiologic data recorded within 7 months of diagnosis to assign a diagnosis of JIA and identify subcategories of JIA among 1,228 patients according to the 2 JIA classification systems. We compared the proportions of patients classified and the alignment of classification categories with clinicobiologic subtypes and adult arthritis types. Results The PRINTO criteria classified 244 patients (19.9%) as having early‐onset antinuclear antibody–positive JIA, 157 (12.8%) as having enthesitis/spondylitis–related JIA, 38 (3.1%) as having systemic JIA, and 10 (0.8%) as having rheumatoid factor–positive JIA. A total of 12% of patients were unclassifiable using the ILAR criteria, while 63.3% were unclassifiable using the PRINTO criteria (777 with other JIA and 2 with unclassified JIA). In sensitivity analyses, >50% of patients remained unclassifiable using the PRINTO criteria. Compared to the PRINTO criteria, ILAR JIA categories aligned better with clinicobiologic subtypes in 131 patients (χ 2 = 44, P = 0.005, versus χ 2 = 15, P = 0.07 for PRINTO), and ILAR categories aligned better with adult types of arthritis in 389 evaluable patients. Conclusion Currently identified PRINTO disorders can only be used to classify a minority of JIA patients, leaving a large proportion of JIA patients with other disorders requiring further characterization. Current PRINTO JIA classification criteria do not align better with clinicobiologic subtypes or adult forms of arthritis compared with the older ILAR classification system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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