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Enregistrement W4409068313 · doi:10.3899/jrheum.2025-0258

Assessing Disease Activity in Axial Spondyloarthritis: Finding the Balance Between the Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index and Axial Spondyloarthritis Disease Activity Score

2025· editorial· en· W4409068313 sur OpenAlexvenueno aff
Antoni Chan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésAnkylosing spondylitisMedicineAxial spondyloarthritisDiseaseSpondylitisClinical diseaseBalance (ability)Internal medicinePhysical therapySacroiliitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Axial spondyloarthritis (axSpA) is a chronic inflammatory condition that significantly affects patients’ quality of life.1 Accurate assessment of disease activity is critical for both clinical decision making and evaluating treatment response. The 2 most widely used measures of disease activity, the Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI) and the Axial Spondyloarthritis Disease Activity Score (ASDAS), have been extensively studied for their clinical utility, correlation with other disease outcomes, and sensitivity to response to treatments.2 In this editorial, the findings of Alonso et al in their study, “Performance of disease activity indices used in axial spondyloarthritis in real-world clinical settings,”3 are reviewed and their results compared with previous research evaluating ASDAS and BASDAI. The study by Alonso et al aimed to assess the comparative performance of ASDAS and BASDAI in real-world clinical practice.3 This cross-sectional study analyzed 330 patients meeting the Assessment of SpondyloArthritis international Society (ASAS) criteria for axSpA.4 The study found a high correlation between ASDAS and BASDAI (Pearson r ≥ 0.73), with substantial concordance in activity classification (weighted κ ≥ 0.61). BASDAI cutoffs of 3.95 and 5.85 corresponded to ASDAS high and very high activity categories, respectively, whereas ASDAS ≥ 2.1 and BASDAI ≥ 3 accurately identified high-impact disease according to the ASAS Health Index (ASAS HI). The findings suggest that both indices perform similarly in routine clinical settings and may be used interchangeably. This result is also supported by previous studies showing high correlation between the 2 indices.5,6 Several studies have previously examined the comparative accuracy, sensitivity, and correlation of ASDAS and BASDAI in axSpA.6,7 Both indices show good correlation with patient and physician global assessments.8 In this study by Alonso et al, ASDAS and BASDAI demonstrate similar discriminative ability between high disease activity … Address correspondence to Prof. A.T.Y. Chan, University Department of Rheumatology, Royal Berkshire NHS Foundation Trust, Craven Road, Reading, Berkshire, RG1 5AN, UK. Email: antoni.chan{at}nhs.net.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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