Additional file 1 of Latent classes of early response trajectories to biologics initiation in juvenile idiopathic arthritis: an analysis of four trials
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table A1. Summary of Trial Designs for the 4 Included Randomized Controlled Trials (RCT). Figure A1. Early Latent Trajectories of Response in Juvenile Idiopathic Arthritis Patients Following Biologic DMARDs without Membership Predictor. Legend: Response as measured by active joint counts (AJC) that has been transformed = log (AJC + 1.8). Class 1 has high baseline AJC and slow response (19.8%). Class 2 has low baseline AJC and steady response (74.6%). Class 3 has moderate baseline AJC and a slow, steady response (5.6%). These predicted trajectories were modelled without membership predictors. Table A2. Univariable Membership Predictor Testing. * Class 1 was high baseline AJC slow response, class 2 was low baseline AJC early and sustained (plateau) response, class 3 was moderate baseline AJC and steady response. Table A3. Three-class latent classes probability of membership with baseline AJC as membership predictor. Table A4. Distribution of median AJC (25-75th percentile) for participants classified with ≥0.80 probability into the 3 latent classes (n2 = 450). Figure A2. Distribution of median active joint count (AJC) over time by latent classes of AJC, predicted by baseline AJC (n2 = 450). Legend: Class 1 was high baseline AJC slow response, class 2 was low baseline AJC early and sustained plateaued response, class 3 was moderate baseline AJC and progressive response.
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 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 | 0,009 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,809 | 0,040 |
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 ».