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Enregistrement W4281628185 · doi:10.1055/a-1779-7491

Vergleich von Klassifikationssystemen der juvenilen idiopathischen Arthritis mit der „Research in Arthritis in Canadian Children, Emphasizing Outcomes (ReACCh-Out)”-Kohorte

2022· article· de· W4281628185 sur OpenAlexaboutno aff
Anton Hospach

Notice bibliographique

RevueArthritis und Rheuma · 2022
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyArthritisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Die aktuelle ILAR-Klassifikation [ 1 ] für die juvenile idiopathische Arthritis (JIA) ist heterogen. Dies liegt u. a. an der differenten Nomenklatur zwischen pädiatrischen und adulten Krankheitsbildern, wodurch die Sicht – und damit die Therapie und Prognose – auf kontinuierliche Verläufe bis ins Erwachsenenalter erschwert wird. Zudem entspricht die ILAR-Klassifikation nicht mehr den aktuellen diagnostischen Möglichkeiten; so ist für die Enthesitis-assoziierte Arthritis (EAA) kein Bildgebungskriterium vorgesehen. Mit dem Ziel der Harmonisierung dieser Kriterien wurde von der Organisation für internationale pädiatrisch-rheumatologische Studien (PRINTO) der Versuch einer – 2019 publizierten – Neuklassifikation unternommen [ 2 ]. Darin werden 4 Subtyen vorgeschlagen: systemische JIA (sJIA), Enthesitis/Spondylitis-assoziierte Arthritis (ESpA), Rheumafaktor-positive (RF + JIA) Arthritis sowie eine early-onset antinuclear antibody-positive (EOANA) JIA. Zudem sind 2 zusätzliche Kategorien vorgesehen: „Andere“ für Patient*innen, die in keine dieser Kategorien und „unklassifizierbare JIA“ für Patient*innen, die in ≥ 2 Kategorien passen. Diese noch im Prozess der Evaluierung befindlichen Kriterien wurden nun von den kanadischen Kinderrheumatolog*innen an einer Kohorte neudiagnostizierter Patienten getestet [ 3 ]. Von insgesamt 1228 Patient*innen konnten 244 (19,9 %) als EOANA, 157 (12,8 %) als ESpA, 38 (3,1 %) als sJIA und 10 (0,8 %) als RF + JIA dem neuen PRINTO Klassifikationssystem zugeordnet werden. 63,3 % mussten mit diesem System allerdings der Kategorie „unklassifizierbare JIA“ zugeordnet werden; bei der alten ILAR-Klassifikation waren in dieser Kategorie nur 12 %. 62 % der Patient*innen aus der ILAR-EAA-Gruppe wurden in der PRINTO-Klassifikation in die ESpA JIA gruppiert. Bei 2 Kategorien stachen dagegen identische Zuordnungen hervor: bei der sJIA und der RF + Polyarthritis. Zusammenfassend konnten die neuen PRINTO-Kriterien nur einen Teil der JIA-Patient*innen definierten Subgruppen zuweisen, der Großteil musste als unklassifizierbar kategorisiert werden. Unklar ist auch, wie Patient*innen mit Psoriasisarthritis eingeordnet werden sollen. Somit tragen zumindest für die in dieser Studie erfasste Patientenpopulation die neuen PRINTO-Kriterien nicht zu einer Harmonisierung der Klassifikation von JIA-Patient*innen bei. Einschränkend muss allerdings konstatiert werden, dass nicht für alle Patient*innen die gleichen Datensets vorlagen; durch Schätzungen mittels einer sogenannten Sensitivitätsanalyse wurde versucht, diesen Mangel zu minimieren. Aufgrund von fehlenden Daten konnte zudem auch nicht die Höhe des ANA Titers differenziert erfasst werden (ANA > 1:80 = positiv). Da weiterhin auch keine Daten zur Bildgebung vorlagen, konnte dieses – in den neuen PRINTO-Klassifikation erfasste – Kriterium ebenfalls nicht berücksichtigt werden. Weitere Validierungsprozesse werden zeigen, ob die neuen PRINTO-Kriterien populationsspezifisch differieren, und ob nicht weitere Subkategorien definiert werden sollten. Damit erscheinen die PRINTO-Kriterien zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht für den klinischen Einsatz geeignet. Dr. Anton Hospach, Zentrum für Pädiatrische Rheumatologie am Klinikum Stuttgart (ZEPRAS) Publication History Article published online: 07 June 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
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