National Institute of Health and Care Excellence Clinical Criteria for the Diagnosis of Knee Osteoarthritis: A Prospective Diagnostic Accuracy Study in Individuals With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The National Institute of Health and Care Excellence (NICE) criteria for osteoarthritis (OA) obviate the need for physical examination or imaging, and their use may improve timely diagnosis of OA. However, they have not been validated. METHODS: Within a larger study of individuals with type 2 diabetes, participants with and without self-reported knee pain underwent assessment of the NICE criteria for knee OA by questionnaire (index test) and clinical evaluation for established or possible knee OA by a rheumatologist (reference standard). We calculated the sensitivity, specificity, likelihood ratio positive (LR+), and likelihood ratio negative (LR-) of the NICE criteria and modified NICE criteria without the stiffness criterion. RESULTS: Our study included 96 participants: the mean ± SD age was 65.4 ± 8.3 years and 52% were women. Individuals who fulfilled the NICE criteria for knee OA (55.2%) included a spectrum of pain severity on an 11-point pain numeric rating scale with a median score of 5 (range 1-9). Rheumatologist assessment identified 56 participants (58.3%) with symptomatic knee OA. The sensitivity, specificity, LR+, and LR- of the NICE criteria for symptomatic knee OA were 0.84 (95% confidence interval [CI] 0.74-0.94), 0.85 (95% CI 0.74-0.96), 5.6, and 0.19, respectively. For the modified NICE criteria, these were 0.89 (95% CI 0.82-0.97), 0.85 (95% CI 0.74-0.96), 5.93, and 0.13. CONCLUSION: The NICE criteria have high sensitivity and specificity for detecting symptomatic knee OA in a population with type 2 diabetes. We found that a modified version, omitting the stiffness criterion, performed similarly. These criteria should be validated in other settings and populations.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».