Accurately describing changes in disease activity in Systemic Lupus Erythematosus.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SLEDAI) scores correlate with the clinician's impression of level of disease activity. METHODS: In total, 230 patients with SLE followed at the University of Toronto Lupus Clinic who had 5 visits 3 months apart in 1992-93 were studied. At each visit a standard protocol was completed. A clinician who did not know the patients or their SLEDAI scores evaluated each patient record and assigned a clinical activity level. "Flare" was defined by new or increased therapy for active disease, an expression of concern, or use of the term "flare" in the physician's notes. The SLEDAI score was calculated from the database. RESULTS: SLEDAI scores described a range of clinical activity as recognized by the clinician. Median SLEDAI scores ranged from 2 (inactive disease) to 8 (persistently active or flare). When the clinician assessed the patient to be improved, the median SLEDAI score decreased by 2. When the clinician assessed that the patient was experiencing a flare, the SLEDAI score increased by a median of 4. CONCLUSION: Based on our data we propose the following outcomes for patients with SLE: flare, an increase in SLEDAI > 3; improvement is a reduction in SLEDAI of > 3; persistently active disease is change in SLEDAI +/- 3; and remission a SLEDAI of 0. These outcomes will allow a more complete description of a patient's response to therapeutic intervention in a responder index.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».