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Enregistrement W4362668939 · doi:10.3390/jcm12072729

Determination of Relative Weightings for Sacroiliac Joint Pathologies in the OMERACT Juvenile Arthritis Magnetic Resonance Imaging Sacroiliac Joint Score

2023· article· en· W4362668939 sur OpenAlexafffund
Tarimobo M. Otobo, Mirkamal Tolend, Arthur B. Meyers, Iwona Sudoł‐Szopińska, Sayali Joshi, Jennifer Stimec, Nele Herregods, Jacob L. Jaremko, Shirley M. L. Tse, Nigil Haroon, Rahim Moineddin, Nikolay Tzaribachev, Simone Appenzeller, Michał Znajdek, Manuela Perez, Aloysius Ebi Ligha, Lennart Jans, Emilio J. Inarejos Clemente, Pamela F. Weiss, Olympia Papakonstantinou, Eva Kirkhus, Marion A. J. van Rossum, Dax G. Rumsey, John A. Carrino, Jonathan Akikusa, Philip G. Conaghan, Andréa S. Doria

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western HospitalUniversity of AlbertaSickKids Foundation
Organismes subventionnairesLeeds Biomedical Research CentreHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingSacroiliac jointRheumatologyEnthesitisArthritisRadiologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to determine the relative weights (point value) of items of the juvenile idiopathic arthritis magnetic resonance imaging-sacroiliac joint scoring system (JAMRIS-SIJ). An adaptive multicriteria decision analysis was performed using the 1000Minds web application to determine the relative weights of the items in the JAMRIS-SIJ inflammation and damage domains. Experts in imaging and rheumatology independently completed a conjoint analysis survey (CAS) to determine the point value of the measurement items of the JAMRIS-SIJ. Each CAS survey question asked the expert to compare two hypothetical patient profiles, which were otherwise similar but different at two items at a time, and to select which item showed a more severe stage of inflammation or osteochondral damage. In addition, experts ranked 14 JAMRIS-SIJ grade only or image + grade patient vignettes while blinded to the CAS-derived weights. The validity of the weighted JAMRIS-SIJ was tested by comparing the expert CAS-weighted score and the image + grade ranking method. Seventeen experts completed the CAS (11 radiologists and 6 rheumatologists). Considering the point value for inflammation domain items, osteitis (24.7%) and bone marrow edema (24.3%) had higher group-averaged percentage weights compared to inflammation in erosion cavity (16.9%), joint space enhancement (13.1%), joint space fluid (9.1%), capsulitis (7.3%), and enthesitis (4.6%). Similarly, concerning the damage domain, ankylosis (41.3%) and erosion (25.1%) showed higher group-averaged weights compared to backfill (13.9%), sclerosis (10.7%), and fat metaplasia lesion (9.1%). The Spearman correlation coefficients of the CAS-weighted vignette order and unweighted JAMRIS-SIJ grade only order vignettes for all experts were 0.79 for inflammation and 0.80 for damage. The correlations of image vignettes among imaging experts to CAS were 0.75 for inflammation and 0.90 for damage. The multicriteria decision analysis identified differences in relative weights among the JAMRIS-SIJ measurement items. The determination of the relative weights provided expert-driven score scaling and face validity for the JAMRIS-SIJ, enabling the future evaluation of its longitudinal construct validity.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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