Validation of prediction models of severe disease course and non-achievement of remission in juvenile idiopathic arthritis part 2: results of the Nordic model in the Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Validated clinical prediction models to identify children with poor prognosis at the time of juvenile idiopathic arthritis (JIA) diagnosis would be very helpful for tailoring treatments, and avoiding under- or over-treatment. Our objective was to externally validate Nordic clinical prediction models in Canadian patients with JIA. Methods We used data from 513 subjects at the 3-year follow-up from the Research in Arthritis in Canadian Children emphasizing Outcomes (ReACCh-Out) cohort. The predicted outcomes were non-achievement of remission, severe disease course, and functional disability. The Nordic models were evaluated exactly as published and after fine-tuning the logistic regression coefficients using multiple data splits of the Canadian cohort. Missing data was handled with multiple imputation, and prediction ability was assessed with C-indices. C-index values > 0.7 were deemed to reflect helpful prediction. Results Overall, 81% of evaluable patients did not achieve remission off medications, 15% experienced a severe disease course, and 38% reported disability (CHAQ score > 0). The Nordic model for predicting non-achievement of remission had a C-index of 0.68 (95% CI 0.62–0.74), and 0.74 (0.67–0.80) after fine-tuning. For prediction of severe disease course, it had a C-index of 0.69 (0.61–0.78), and 0.79 (0.68–0.91) after fine-tuning. The fine-tuned Nordic model identified 85% of the cohort as low risk for a severe disease course (< 20% chance) and 7% as high risk (> 60% chance). The Nordic model to predict functional disability had a C-index of 0.57 (0.50–0.63), and 0.51 (0.39–0.63) after fine-tuning. Conclusions Fine-tuned Nordic models, combining active joint count, physician global assessment of disease activity, morning stiffness, and ankle involvement, predicted well non-achievement of remission and severe disease course in Canadian patients with JIA. The Nordic model for predicting disability could not predict functional disability in Canadian patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».