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Enregistrement W4306867540 · doi:10.1002/acr.25047

Identification of Symptom Phenotypes of Hand Osteoarthritis Using Hierarchical Clustering: Results From the DIGICOD Cohort

2022· article· en· W4306867540 sur OpenAlexaboutno aff
Marie Binvignat, Gabriel Natan Pires, Nicolas Tchitchek, Félicie Costantino, Alice Courties, David Klatzmann, Atul J. Butte, Bernard Combe, Maxime Dougados, Pascal Richette, Encarnita Mariotti‐Ferrandiz, Françis Berenbaum, Jérémie Sellam

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortIdentification (biology)OsteoarthritisHierarchical clusteringCluster analysisMedicinePhenotypePhysical medicine and rehabilitationComputer scienceInternal medicineBiologyArtificial intelligenceGeneticsPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We aimed to delineate phenotypes in hand osteoarthritis (HOA) based on cardinal symptoms (pain, functional limitation, stiffness, and aesthetic discomfort). METHODS: With data from the Digital Cohort Design (DIGICOD), we performed a hierarchical agglomerative clustering analysis based on Australian/Canadian Osteoarthritis Hand Index (AUSCAN) subscores for pain, physical function, stiffness, and visual analog scale for aesthetic discomfort. Kruskal-Wallis and post hoc analyses were used to assess differences between clusters. RESULTS: Among 389 patients, we identified 5 clusters: cluster 1 (n = 88) and cluster 2 (n = 91) featured low and mild symptoms; cluster 3 (n = 80) featured isolated aesthetic discomfort; cluster 4 (n = 42) featured a high level of pain, stiffness, and functional limitation; and cluster 5 (n = 88) had the same features as cluster 4 but with high aesthetic discomfort. For clusters 4 and 5, AUSCAN pain score was >41 of 100, representing only one-third of our patients. Aesthetic discomfort (clusters 3 and 5) was significantly associated with erosive HOA and a higher number of nodes. The highly symptomatic cluster 5 was associated but not significantly with metabolic syndrome, and body mass index and C-reactive protein level did not differ among clusters. Symptom intensity was significantly associated with joint destruction as well as with physical and psychological burden. Patients' main expectations differed among clusters, and function improvement was the most frequent expectation overall. CONCLUSION: The identification of distinct clinical clusters based on HOA cardinal symptoms suggests previously undescribed subtypes of this condition, warranting further study of biological characteristics of such clusters, and opening a path toward phenotype-based personalized medicine in HOA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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