EULAR/ACR classification criteria for paediatric chronic nonbacterial osteomyelitis (CNO)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop and validate classification criteria for paediatric chronic nonbacterial osteomyelitis (CNO) jointly supported by the European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR) and the American College of Rheumatology (ACR). METHODS: This international initiative had 4 phases: (1) candidate items were proposed in a survey of paediatric rheumatologists, (2) criteria definition and reduction by Delphi and nominal group technique exercises, (3) criteria weighting using multicriteria decision analysis, and (4) refinement of weights and threshold score in a development cohort of 441 patients and validation in another cohort of 514 patients. RESULTS: The new EULAR/ACR classification criteria for CNO require typical radiographic or magnetic resonance imaging findings and bone pain as an obligatory entry criterion and exclusion criteria of malignancy, infection, vitamin C deficiency, and hypophosphatasia, followed by additive weighted criteria in 5 clinical (site of bone lesions, pattern of bone lesions, age at onset, coexisting conditions, fever) and 4 pathology/laboratory domains (bone biopsy findings if done, anaemia, C-reactive protein level, and erythrocyte sedimentation rate). A total score ≥55 is required for classification as CNO. The new criteria had a sensitivity of 82% and specificity of 98% in the validation cohort. CONCLUSIONS: These new classification criteria for paediatric CNO developed with international input reflect current views about CNO, have high specificity and good sensitivity, and provide a key foundation for future CNO research.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».