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Enregistrement W4414444480 · doi:10.1136/lupus-2025-001595

Towards a minimal core dataset for systemic lupus erythematosus studies

2025· article· en· W4414444480 sur OpenAlexaffabout
Stephen McDonald, Jialin Teng, Chengde Yang, Michelle Barraclough, Graciela S. Alarcón, Anca Askanase, Sasha Bernatsky, Ann E. Clarke, N. Costedoat‐Chalumeau, Qiang Fu, Dafna D. Gladman, John G. Hanly, Alexandra Legge, David Isenberg, Kenneth Kalunian, Diane L. Kamen, Michelle Petri, Anisur Rahman, Chuanyin Sun, Ting Li, Murray B. Urowitz, Alexandre E. Voskuyl, Daniel J. Wallace, Juan Zhang, Ian N Bruce

Notice bibliographique

RevueLupus Science & Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of CalgaryKrembil FoundationUniversity of TorontoMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesManchester Biomedical Research CentreNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCore (optical fiber)Set (abstract data type)Systemic lupus erythematosusLupus erythematosusCommon core

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: SLE is a complex, heterogenous autoimmune disease. SLE researchers do not always collect the same data, making comparative studies difficult. We aimed to ascertain what variables SLE clinical researchers commonly collect for SLE research. Our ultimate goal is to generate a minimal core dataset for future SLE studies. METHODS: In 2020, we designed and distributed a questionnaire to members of the Systemic Lupus Erythematosus International Collaborating Clinics (SLICC) as well as additional active research centres in China. Our survey included 26 questions about the types of data that are routinely collected for research. Variables collected by ≥75% of participating respondents were used as a threshold for inclusion. RESULTS: 18 of 36 invited respondents replied (8 from USA/Canada, 5 from China and 5 from Europe). Many key variables in the domains of sociodemographics, SLE specific, comorbidities, baseline haematology/biochemistry/immunology and treatment data were collected by ≥75% respondents including the 1997 American College of Rheumatology (ACR) Classification Criteria (83%), SLE Disease Activity Index-2000 (82%), current treatment (100%), drug name, dose, frequency and start date (75-100%) and complement C3/4 (94%). A range of other items was collected by 50-<75% of respondents including SLICC 2012 Criteria (67%), SLICC/ACR Damage Index (68%) and Short Form Health Survey-36 (53%). Less than 50% of respondents collect certain items including European Alliance of Associations for Rheumatology/ACR 2019 criteria (33%), British Isles Lupus Assessment Group scores (12%) and pneumococcal vaccine status (39%). CONCLUSIONS: The frequency with which an initial set of variables is collected in SLE cohorts globally was identified and can form the basis from which to develop a core minimum dataset for SLE. Further refinement and common definitions will be needed to finalise a minimal core dataset suitable for widespread use.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,328 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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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