SLE classification criteria item relationships: implications on SLE as a disease entity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aims to analyse potential relationships between European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR)/American College for Rheumatology (ACR) classification criteria domains and individual criteria items in a large systemic lupus erythematosus (SLE) patient cohort. Previous findings showed meaningful associations only within organ systems, but not across them. We seek to validate these findings and expand on them. METHODS: Cluster analysis was performed on the EULAR/ACR criteria domains in a cohort of 1196 patients with SLE. Criteria items were analysed as binary variables (ever present = 1, always absent = 0) and tested for associations using network analysis. RESULTS: The cluster analysis resulted in 10 clusters, but with no convincing patterns beyond antibody-organ relationships. Relevant correlations between items were found within the domains, but some associations between items of different domains still showed significant, if mostly weak associations with r values of 0.10 to 0.26. These included correlations between antibodies to double-stranded DNA and Sm, low complements and lupus nephritis, and between antiphospholipid antibodies and thrombocytopenia. Anti-Sm antibodies were also associated with alopecia and leukopenia, autoimmune haemolysis with seizures, and serositis with fever. Joint involvement was negatively correlated with lupus nephritis and thrombocytopenia. The network analysis showed fever and serositis detached from the other items, with items within organ domains grouped. CONCLUSIONS: This comprehensive analysis of relationships between the domains and items of the EULAR/ACR SLE classification criteria underlines the relevance of the domain structure. Overall, the data are more compatible with chance distribution than with fixed subsets of SLE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».