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Enregistrement W4399275801 · doi:10.3899/jrheum.2024-0143

Evaluation of the Rheumatoid Arthritis Impact of Disease (RAID) Score in Assessing Rheumatoid Arthritis Activity in Teleconsultation

2024· article· en· W4399275801 sur OpenAlexvenueno aff
Jérôme Avouac, Anna Moltó, Yannick Allanore

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisRAIDInternal medicineArthritisObservational studyPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the relevance of the Rheumatoid Arthritis Impact of Disease (RAID) score as a disease activity marker of rheumatoid arthritis (RA) in a teleconsultation setting. METHODS: A prospective, observational, 24-month, single-center study involving patients with RA who underwent teleconsultations was performed. The RAID score was sent to all patients by email and completed the day before the scheduled session. The RAID questionnaire was also completed just prior to the next scheduled face-to-face consultation. The same physician performed teleconsultation/in-person consultations and was unaware of the RAID results. RESULTS: < 0.001). A RAID score > 2 was associated with the best combination of sensitivity (94%) and specificity (43%) for the indication of rapid in-person consultation because of insufficiently controlled disease activity, with an area under the curve of 0.74. All 23 patients with RAID < 2 had no intercurrent flares; overall physician global assessment was 1.6 of 10 (SD 1.4), DAS28-CRP 1.5 (SD 0.2), and CRP 1.8 (SD 1.4) mg/L. CONCLUSION: Our findings reinforce the RAID score as a valuable tool in teleconsultation, exhibiting a good correlation with disease activity variables. Using a RAID score threshold of 2 during teleconsultations could distinguish patients with good disease control and those with the potential need for an in-person visit.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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