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Enregistrement W4410055779 · doi:10.1016/j.jbspin.2025.105919

Diagnostic accuracy and trajectories of referrals for gout to rheumatology

2025· article· en· W4410055779 sur OpenAlexaffabout
Timothy S.H. Kwok, Tripti Papneja, Vandana Ahluwalia, Gregory Choy, Raman Joshi

Notice bibliographique

RevueJoint Bone Spine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGoutRheumatologyJoint boneInternal medicineMedical physicsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Non-rheumatologists, especially those in acute care specialties, are accurate in diagnosing gout, suggesting care gaps stem from suboptimal treatment, rather than inaccurate diagnosis • Gout mimickers include conditions with mono/oligoarticular involvement and/or intermittent periods of disease flares • Male sex, serum urate ≥500 µmol/L, lower extremity monoarthritis and symptom duration ≤2 weeks may be useful at point of referral triage to ascertain a final gout diagnosis Objectives: To evaluate diagnostic accuracy and trajectories of gout referrals to rheumatology including factors associated with an accurate diagnosis. Methods: We performed a retrospective cohort study of referrals at 4 rheumatology clinics in Brampton, Canada from December 2019 to January 2023. We assessed gout diagnostic accuracy referenced to the rheumatologist’s “gold standard” diagnosis, describing alternative final diagnoses. Using multivariable logistic regression, we identified factors associated with an accurate gout diagnosis. Results: Among 4,315 patients, 216 were diagnosed with gout. Of 191 gout referrals (mean (SD) age 58.4 (15.4) years; 77.0% male), the diagnosis was unchanged in 159 (83.2%) patients with alternative diagnoses comprising osteoarthritis, autoimmune inflammatory arthritis and calcium pyrophosphate deposition disease. Referring physicians had moderate-to-high sensitivity (73.6%, 95% CI: 67.2–79.4), specificity (99.2%, 95% CI: 98.9–99.5), positive predictive value (83.2%, 95% CI: 77.2–88.2), negative predictive value (98.6%, 95% CI: 98.2–99.0) and inter-rater reliability (Cohen’s kappa: 0.77, 95% CI: 0.72–0.82). Accuracy was highest amongst internists and emergency room physicians. Male sex (OR 14.32, 95% CI: 4.44–46.17), serum urate ≥500 µmol/L (OR 9.10, 95% CI: 2.19–7.78), lower extremity monoarthritis (OR 5.08, 95% CI: 1.59–16.27) and symptom duration ≤2 weeks (OR 3.87, 95% CI 1.23–12.21) were predictive of a final gout diagnosis. Conclusions: Referring providers had reasonably high accuracy in diagnosing gout. Traditional risk factors were associated with concordance with the consultant rheumatologist. Suboptimal gout care likely does not stem at point-of-diagnosis and quality improvement efforts should be focused on mitigating treatment-associated care gaps.

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)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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