Performance of the 2022 ACR/EULAR Classification Criteria in Comparison With the European Medicines Agency Algorithm in Antineutrophil Cytoplasmic Antibody–Associated Vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aimed to compare the 2022 American College of Rheumatology (ACR)/European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR) classification criteria with the European Medicines Agency (EMA) algorithm for antineutrophil cytoplasmic antibody (ANCA)-associated vasculitis (AAV). Methods All consecutive, newly diagnosed patients with AAV according to the 2012 Chapel Hill Consensus Conference who visited Keio University Hospital between March 2012 and May 2022 were retrospectively reviewed. Patients were reclassified according to the EMA algorithm and the 2022 ACR/EULAR criteria, and their clinical characteristics were statistically analyzed. Results A total of 114 patients with AAV were included in the analyses. Using the EMA algorithm as a reference, reclassification of the patients revealed sensitivity and specificity of the 2022 ACR/EULAR criteria of 100% and 96% for eosinophilic granulomatosis with polyangiitis, 40% and 97% for granulomatosis with polyangiitis (GPA), and 90% and 49% for microscopic polyangiitis (MPA), respectively. Approximately half of patients classified as EMA-GPA or EMA-unclassifiable were reclassified as 2022-MPA; these patients were older, were more disposed to be positive for myeloperoxidase (MPO)-ANCA, and had interstitial lung disease (ILD) more frequently than patients with 2022-GPA or non–2022-MPA. Further, some patients positive for MPO-ANCA with biopsy-proven granulomatous inflammation were also reclassified from EMA-GPA to 2022-MPA. Over the mean observation period of 4.0 years, 16 patients died. Overall survival for each classification group differed significantly from the 2022 ACR/EULAR criteria (P = 0.02), but not with the EMA algorithm (P = 0.21). Conclusion Among the patients classified as EMA-GPA or EMA-unclassifiable, older patients with MPO-ANCA and ILD tended to be reclassified as 2022-MPA. The 2022 ACR/EULAR criteria were more useful in prognostic prediction than the EMA algorithm.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».