Corrigendum to: Predictive factors of severe infections in patients with systemic necrotizing vasculitides: data from 733 patients enrolled in five randomized controlled trials of the French Vasculitis Study Group
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatology 2020;59:2250–7. doi:10.1093/rheumatology/kez575 In the original article, there was a discrepancy between the abstract and the article regarding the HR and related IQR. Numbers in the abstract referred to a previous statistical analysis and has been amended in order to be consistent with the article. The corrected Results section of the abstract appears below. Results. After a median follow-up of 5.2 (interquartile range 3–9.7) years, 148 (20.2%) patients experienced 189 SI, and 98 (66.2%) presented their first SI within the first 2 years. Median interval from inclusion to SI was 14.9 (4.3–51.7) months. Age ≥65 years (hazard ratio (HR) 1.49 [1.07–2.07]; P=0.019), pulmonary involvement (HR 1.82 [1.26–2.62]; P=0.001) and Five Factor Score ≥1 (HR 1.21 [1.03–1.43]; P=0.019) were independent predictive factors of SI. Regarding induction therapy, the occurrence of SI was associated with the combination of GCs and CYC (HR 1.51 [1.03–2.22]; P = 0.036), while patients receiving only GCs were less likely to present SI (HR 0.69 [0.44–1.07]; P = 0.096). Finally, occurrence of SI had a significant negative impact on survival (P<0.001).
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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 | 0,005 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,012 |
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 ».