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Record W4281628185 · doi:10.1055/a-1779-7491

Vergleich von Klassifikationssystemen der juvenilen idiopathischen Arthritis mit der „Research in Arthritis in Canadian Children, Emphasizing Outcomes (ReACCh-Out)”-Kohorte

2022· article· de· W4281628185 on OpenAlexaboutno aff
Anton Hospach

Bibliographic record

VenueArthritis und Rheuma · 2022
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyArthritisInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die aktuelle ILAR-Klassifikation [ 1 ] für die juvenile idiopathische Arthritis (JIA) ist heterogen. Dies liegt u. a. an der differenten Nomenklatur zwischen pädiatrischen und adulten Krankheitsbildern, wodurch die Sicht – und damit die Therapie und Prognose – auf kontinuierliche Verläufe bis ins Erwachsenenalter erschwert wird. Zudem entspricht die ILAR-Klassifikation nicht mehr den aktuellen diagnostischen Möglichkeiten; so ist für die Enthesitis-assoziierte Arthritis (EAA) kein Bildgebungskriterium vorgesehen. Mit dem Ziel der Harmonisierung dieser Kriterien wurde von der Organisation für internationale pädiatrisch-rheumatologische Studien (PRINTO) der Versuch einer – 2019 publizierten – Neuklassifikation unternommen [ 2 ]. Darin werden 4 Subtyen vorgeschlagen: systemische JIA (sJIA), Enthesitis/Spondylitis-assoziierte Arthritis (ESpA), Rheumafaktor-positive (RF + JIA) Arthritis sowie eine early-onset antinuclear antibody-positive (EOANA) JIA. Zudem sind 2 zusätzliche Kategorien vorgesehen: „Andere“ für Patient*innen, die in keine dieser Kategorien und „unklassifizierbare JIA“ für Patient*innen, die in ≥ 2 Kategorien passen. Diese noch im Prozess der Evaluierung befindlichen Kriterien wurden nun von den kanadischen Kinderrheumatolog*innen an einer Kohorte neudiagnostizierter Patienten getestet [ 3 ]. Von insgesamt 1228 Patient*innen konnten 244 (19,9 %) als EOANA, 157 (12,8 %) als ESpA, 38 (3,1 %) als sJIA und 10 (0,8 %) als RF + JIA dem neuen PRINTO Klassifikationssystem zugeordnet werden. 63,3 % mussten mit diesem System allerdings der Kategorie „unklassifizierbare JIA“ zugeordnet werden; bei der alten ILAR-Klassifikation waren in dieser Kategorie nur 12 %. 62 % der Patient*innen aus der ILAR-EAA-Gruppe wurden in der PRINTO-Klassifikation in die ESpA JIA gruppiert. Bei 2 Kategorien stachen dagegen identische Zuordnungen hervor: bei der sJIA und der RF + Polyarthritis. Zusammenfassend konnten die neuen PRINTO-Kriterien nur einen Teil der JIA-Patient*innen definierten Subgruppen zuweisen, der Großteil musste als unklassifizierbar kategorisiert werden. Unklar ist auch, wie Patient*innen mit Psoriasisarthritis eingeordnet werden sollen. Somit tragen zumindest für die in dieser Studie erfasste Patientenpopulation die neuen PRINTO-Kriterien nicht zu einer Harmonisierung der Klassifikation von JIA-Patient*innen bei. Einschränkend muss allerdings konstatiert werden, dass nicht für alle Patient*innen die gleichen Datensets vorlagen; durch Schätzungen mittels einer sogenannten Sensitivitätsanalyse wurde versucht, diesen Mangel zu minimieren. Aufgrund von fehlenden Daten konnte zudem auch nicht die Höhe des ANA Titers differenziert erfasst werden (ANA > 1:80 = positiv). Da weiterhin auch keine Daten zur Bildgebung vorlagen, konnte dieses – in den neuen PRINTO-Klassifikation erfasste – Kriterium ebenfalls nicht berücksichtigt werden. Weitere Validierungsprozesse werden zeigen, ob die neuen PRINTO-Kriterien populationsspezifisch differieren, und ob nicht weitere Subkategorien definiert werden sollten. Damit erscheinen die PRINTO-Kriterien zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht für den klinischen Einsatz geeignet. Dr. Anton Hospach, Zentrum für Pädiatrische Rheumatologie am Klinikum Stuttgart (ZEPRAS) Publication History Article published online: 07 June 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.376
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.324
Teacher spread0.291 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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