BALTIMORE (Biermann) – Von der Standardization of Uveitis Nomenclature (SUN) Working Group neu aufgestellte Kriterien für durch Herpes-simplex-Virus (HSV) bedingte Uveitiden weisen laut den Autoren eine relativ niedrige Fehlklassifikationsrate auf. Sie scheinen sich daher für den Einsatz in der klinischen und translationalen Forschung zu eignen, so die Forschenden.
Die SUN-Arbeitsgruppe ist eine internationale Kooperation von Uveitis-Experten, die mithilfe des maschinellen Lernens Klassifikationskriterien für die häufigsten Uveitisformen entwickelt haben, mit denen sich die verschiedenen Uveitisformen unterscheiden lassen.
Die Wissenschaftler sammelten Fälle von anterioren Uveitiden (AU) mithilfe eines standardisierten Algorithmus in einer vorläufigen Datenbank. Nachfolgend erstellten sie unter Verwendung formaler Konsenstechniken eine endgültige Datenbank, in der Fälle, in denen die überwiegende Zustimmung über die Diagnose erzielt wurde, aufgenommen wurden. Die Forscher teilten die Fälle in einen Trainings- und einen Validierungssatz auf. Sie verwendeten das maschinelle Lernen mithilfe multinomialer logistischer Regression für den Trainingssatz, um eine geringe Anzahl an Kriterien zu bestimmen, die die Fehlklassifikationsrate unter den AU verringerte. Die daraus resultierenden Kriterien wurden im Validierungssatz geprüft.
Unter den 1083 insgesamt identifizierten AU-Fällen befanden sich 101 einer HSV-bedingten Erkrankung. Sie wurden mithilfe von Prozessen des maschinellen Lernens ausgewertet.
Die Gesamtgenauigkeit für AU betrug 97,5% im Trainingssatz und 96,7% im Validierungssatz (95%-KI: 92,4–98,6).
Zu den Schlüsselkriterien für die HSV-bedingte AU gehörten unilaterale anteriore Uveitis mit entweder positivem Kammerwasser-Polymerase-Kettenreaktions-Assay für HSV oder sektorale Irisatrophie bei 1 Patienten im Alter ≤50 Jahren oder eine HSV-Keratitis. Die Fehlklassifikationsraten für HSV-bedingte AU betrugen 8,3% im Trainingssatz und 17% im Validierungssatz.
(tt/ac)
