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Enregistrement W4410513061 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv216

SLE CLASSIFICATION CRITERIA ITEM RELATIONSHIPS: IMPLICATIONS ON SLE AS A DISEASE ENTITY

2025· article· en· W4410513061 sur OpenAlexaffvenue
Martin Aringer, Franziska Szelinski, Thomas E. Dorner, Karen H. Costenbader, Sindhu R. Johnson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Venom Research
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseDisease entityImmunopathologyMEDLINEImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV216 / #355 Poster Topic: AS23 - SLE-Diagnosis, Manifestations, & Outcomes Background/Purpose To investigate for clusters and associations between the European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR)/American College for Rheumatology (ACR) classification criteria items. Methods Multiple Correspondence Analysis (MCA) was performed on the 10 classification criteria domains, using R (version 4.3.2) and FactoMineR (version 2.11) package in an international cohort of 1,197 SLE patients. Consensus clustering was performed using the ConsensusClusterPlus package (Version 1.66.0). Associations between individual criteria items were analyzed in the full 23x23 table (Graph Pad prism), and, by Bonferroni’s correction, statistical significance was defined as p<9.45e-5. Results SLE patients fulfilled a minimum of zero (n=1) and a maximum of 15 of the 23 items (median 6) within 0 to 9 of the 10 domains (median 4). More than 2/3 of the patients (presently and/or historically) had criteria items within the domain SLE-specific antibodies (79.8%), the mucocutaneous (72.0%) and musculoskeletal (71.9%) domains, and complements (71.6%). In MCA, constitutional, musculoskeletal, and serosal domains clustered together, separating from the renal domain, complements, and SLE-specific antibodies (Figure 1A). However, the distribution of individual patients based on the first 2 dimensions (Figure 1B) was not reflective of a relevant separation of the cohort within those 2 dimensions. Consensus clustering, set at 10 clusters according to the cumulative distribution function (CDF, Figure 2A and 2B), revealed clusters with various combinations of domains (Figure 2C, proportion of patients with items in the respective domain indicated), but without a clear, mutually exclusive pattern. Among the 529 pairwise comparisons of items, 27 pairs showed a positive association, with r-values ranging from 0.11 to 0.58, and 4 pairs a negative association (r-values from -0.13 to -0.16). All r-values of 0.3 or higher were within an organ domain. An r-value of ≥2.0 was found for anti-dsDNA, proteinuria, and proliferative (class III or IV) nephritis, each with low complements, in addition to associations between domains. Figure 1. MCA. Figure 2. Consensus Clustering. Conclusions We found distributions more compatible with chance associations of domains and items than with true SLE subsets. The associations between items within domains support the decision to use domains in the EULAR/ACR classification criteria structure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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