External Validation of the Lupus Multivariable Outcome Score for Systemic Lupus Erythematosus Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Development of new systemic lupus erythematosus (SLE) treatments requires an effective responder index. Toward this end, we have recently developed a new Lupus Multivariable Outcome Score (LuMOS) to optimize discrimination between actively treated patients and those on placebo. We now report on external validation of LuMOS in two independent clinical trials. METHODS: Validation was performed with the Illuminate data sets that evaluated tabalumab (TB) in SLE. To accommodate laboratory results assessed on different platforms, we developed a standardized LuMOS 2.0 model that uses z score transformations of biomarker values. For validation, we calculated LuMOS 2.0 scores at week 52 for all participants. Effect size (ES), with 95% confidence intervals (CIs), compared the ability of LuMOS and the SLE Responder Index-5 (SRI-5) to discriminate between outcomes in patients randomized to TB dosage and outcomes in those randomized to a placebo. RESULTS: Mean LuMOS 2.0 scores were significantly higher (P < 0.0001) for the TB groups than the placebo group, including the Illuminate-1 trial, in which the SRI-5 did not identify significant treatment effects. For both TB groups in both trials, LuMOS 2.0-based ES indicated moderately strong treatment effects (>0.4) in contrast to weak SRI-5 effects (<0.25). For monthly TB, LuMOS 2.0-based ES were 0.44 (95% CI: 0.30-0.59) and 0.54 (95% CI: 0.39-0.68) for the Illuminate-1 and Illuminate-2 trials versus corresponding SRI-5-based ES of 0.13 (95% CI: -0.02 to +0.27) and 0.15 (95% CI: 0.01-0.30). CONCLUSION: LuMOS 2.0 detected significantly greater treatment effects compared with the SRI-5 in the Illuminate trials. Additional validation of LuMOS 2.0 in trials of non-B cell-directed therapies will be necessary to document its universality as an outcome measure.
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 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 | 0,285 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».