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Enregistrement W4417324624 · doi:10.3899/jrheum.2025-0559

Evaluating the Applicability of the EULAR/ACR 2019, SLICC 2012, and ACR 1997 Classification Criteria for Systemic Lupus Erythematosus in Children: A Multicenter Study

2025· article· en· W4417324624 sur OpenAlexvenueno aff
Jingyi Qiao, Yanan Ma, Xinyue Zhang, Guohao Zhu, Yaoyao Shangguan, Hong Chang, Jiakai Wang, Gang Luo, Sana Qureshi, Xiaoxue Ma

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticenter studyLupus erythematosusConnective tissue diseaseSeverity of illnessDiagnostic testMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic autoimmune disease that affects approximately 15% to 20% of patients during childhood at initial onset. In childhood-onset SLE (cSLE), clinical manifestations are not typical in the early stages; therefore, cSLE-specific classification criteria are lacking, making diagnosis difficult. To evaluate suitable classification criteria for these patients, we conducted a multicenter cohort study to compare the practicability of the European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR)/American College of Rheumatology (ACR) 2019, Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) 2012, and the ACR1997 classification criteria for SLE. METHODS: There were patients from 3 different regions, including children with cSLE (n = 348), a pediatric control group (n = 59), adults with SLE (n = 80), and an adult control group (n = 76). Sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) values for the EULAR/ACR 2019, SLICC 2012, and ACR 1997 classification criteria were calculated. Serial and parallel tests were conducted, and data were compared after adjusting for the EULAR/ACR 2019 classification criteria score thresholds. RESULTS: There were 348 cases with a firmly established clinical diagnosis of cSLE (83.62% female) included. Among children with SLE, the ACR 1997 criteria showed the highest specificity (98.31%, 95% CI 90.9-100%), whereas SLICC 2012 criteria had the highest sensitivity (94.54%, 95% CI 91.6-96.7%). In comprehensive comparisons, the EULAR/ACR 2019 criteria yielded the highest AUC (0.944) and Youden index (0.89) values. Parallel testing using the SLICC 2012 or EULAR/ACR 2019 criteria for cSLE achieved the highest AUC (0.962) and increased sensitivity to 99.14%. Finally, a EULAR/ACR 2019 score of 10 (cSLE cutoff) produced the highest AUC (0.953, 95% CI 0.93-0.97). CONCLUSION: The EULAR/ACR 2019 criteria were the most appropriate for diagnosing cSLE. Moreover, parallel testing using the SLICC 2012 or EULAR/ACR 2019 criteria enhanced diagnostic sensitivity. In addition, a total EULAR/ACR 2019 score of ≥ 10 was appropriate for classifying cSLE. Our findings provide a basis for determining the most appropriate diagnostic strategy for children with SLE.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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