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Enregistrement W4406973781 · doi:10.1016/j.ard.2024.11.006

EULAR/ACR classification criteria for paediatric chronic nonbacterial osteomyelitis (CNO)

2025· article· en· W4406973781 sur OpenAlexaff
Yongdong Zhao, Melissa Oliver, Anja Schnabel, Eveline Y. Wu, Zhaoyi Wang, Achille Marino, Cassyanne L. Aguiar, Jonathan Akikusa, Ümmüşen Kaya Akça, Beverley Almeida, Simone Appenzeller, Erin Balay‐Dustrude, Özge Başaran, Matthew L. Basiaga, Yelda Bilginer, David A. Cabral, Martina Capponi, Nathan Donaldson, Buğra Han Egeli, Emily J. Fox, Antonella Insalaco, Ramesh S. Iyer, Annette Jansson, Inna Kostik, Mikhail M. Kostik, Leonard K. Kovalick, Kátia Tomie Kozu, Sivia Lapidus, Tzielan Lee, Aleksander Lenert, Kamran Mahmood, Edoardo Marrani, Doaa Mosad Mosa, Ian Muse, Katherine D. Nowicki, Farzana Nuruzzaman, Karen Onel, Manuela Pardeo, Lauren Potts, Athimalaipet V. Ramanan, Angelo Ravelli, Nathan D. Rogers, Andrew W. Grim, Micol Romano, Natalie Rosenwasser, T. Shawn Sato, Gabriele Simonini, Jennifer B. Soep, Sara Stern, Timmy Strauß, Alexander C. Theos, Lori B. Tucker, Lisa Vogel, Shima Yasin, Stephen C. Wong, Kateřina Bouchalová, Alison M. Hendry, Kevin C. Cain, Hermann Girschick, Fatma Dedeoğlu, Christian M. Hedrich, Ronald M. Laxer, Polly J. Ferguson, Raymond P. Naden, Seza Ozen

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteomyelitis and Bone Disorders Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenWestern UniversityBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean League Against RheumatismSeattle Children's Research InstituteRheumatology Research Foundation
Mots-clésMedicineOsteomyelitisDermatologyPediatricsIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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