<scp>EULAR</scp> /American College of Rheumatology Classification Criteria for Pediatric Chronic Nonbacterial Osteomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate classification criteria for pediatric chronic nonbacterial osteomyelitis (CNO) jointly supported by EULAR and the American College of Rheumatology (ACR). METHODS: This international initiative had 4 phases: (1) candidate items were proposed in a survey of pediatric 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, anemia, 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. CONCLUSION: These new classification criteria for pediatric 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».