Score to assess the probability of relapse in granulomatosis with polyangiitis and microscopic polyangiitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a score assessing the probability of relapse in granulomatosis with polyangiitis (GPA) and microscopic polyangiitis (MPA). METHODS: Long-term follow-up data from GPA and MPA patients included in five consecutive randomised controlled trials were pooled. Patient characteristics at diagnosis were entered into a competing-risks model, with relapse as the event of interest and death the competing event. Univariate and multivariate analyses were computed to identify variables associated with relapse and build a score, which was then validated in an independent cohort of GPA or MPA patients. RESULTS: Data collected from 427 patients (203 GPA, 224 MPA) at diagnosis were included. Mean±SD follow-up was 80.6±51.3 months; 207 (48.5%) patients experienced ≥1 relapse. Relapse risk was associated with proteinase 3 (PR3) positivity (HR=1.81 (95% CI 1.28 to 2.57); p<0.001), age ≤75 years (HR=1.89 (95% CI 1.15 to 3.13); p=0.012) and estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥30 mL/min/1.73 m² (HR=1.67 (95% CI 1.18 to 2.33); p=0.004) at diagnosis. A score, the French Vasculitis Study Group Relapse Score (FRS), from 0 to 3 points was modelised: 1 point each for PR3-antineutrophil cytoplasmic antibody positivity, eGFR ≥30 mL/min/1.73 m² and age ≤75 years. In the validation cohort of 209 patients, the 5-year relapse risk was 8% for a FRS of 0, 30% for 1, 48% for 2 and 76% for 3. CONCLUSION: The FRS can be used at diagnosis to assess the relapse risk in patients with GPA or MPA. Its value for tailoring the duration of maintenance therapy should be evaluated in future prospective trials.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».