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Enregistrement W4320916276 · doi:10.3899/jrheum.221196

A Joint Effort: Improving the Identification of Spondyloarthritis in Patients With Inflammatory Bowel Disease

2023· letter· en· W4320916276 sur OpenAlexvenueno aff
Simon Hong, David Hudesman, José U. Scher

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseDiseaseArthritisInflammatory Bowel DiseasesCrohn's diseaseAnkylosing spondylitisInflammatory arthritisUlcerative colitisIntensive care medicineInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In individuals with inflammatory bowel disease (IBD), extraintestinal manifestations (EIMs) represent a significant burden of illness, with reported prevalence rates of up to 50%.1 Of the various types of EIMs, the most commonly involved organ system is the musculoskeletal system. The 2 major clinical phenotypes are axial spondyloarthritis (axSpA) and peripheral SpA, which have been reported in up to 20% and 50% of patients with IBD, respectively.2,3 Despite the high prevalence of rheumatologic EIMs in IBD, no systematic method for screening of inflammatory arthritis is available for use in clinical practice. To date, only one of the major gastrointestinal societies (the European Crohn’s and Colitis Organization) has published clinical guidelines on the management of EIMs, and the current United States–based guidelines on treatment of moderate to severe IBD do not include recommendations on the diagnosis or treatment of EIMs.4-6 Given the lack of standardized screening methods, various attempts have been made to improve the assessment of SpA in IBD populations. Two screening tools, … Address correspondence to Dr. S.J. Hong, 305 East 33rd Street, New York, NY 10016, USA. Email: simon.hong{at}nyulangone.org.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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