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    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Attribute und Pr&#228;diktoren seltener rheumatischer Erkrankungen: Ein Entscheidungsalgorithmus</Title>
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          <Affiliation>Fakult&#228;t Handel und Soziale Arbeit, Ostfalia Hochschule f&#252;r Angewandte Wissenschaften &#8211; Hochschule Braunschweig&#47;Wolfenb&#252;ttel, Suderburg</Affiliation>
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          <Affiliation>Zentrum f&#252;r Seltene Erkrankungen, Medizinische Hochschule Hannover, Hannover</Affiliation>
          <Affiliation>Klinik f&#252;r Nieren- und Hochdruckerkrankungen, Medizinische Hochschule Hannover, Hannover</Affiliation>
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      <DatePublished>20250917</DatePublished>
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    <Language>germ</Language>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Rheumatologie</MeetingCorporation>
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        <MeetingTitle>Deutscher Rheumatologiekongress 2025</MeetingTitle>
        <MeetingSession>Diagnostik &#38; Bildgebung</MeetingSession>
        <MeetingCity>Wiesbaden</MeetingCity>
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          <DateTo>20250920</DateTo>
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    <ArticleNo>DI.11</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Einleitung: </Mark1>Seltene entz&#252;ndlich-rheumatische Erkrankungen (RE) sind h&#228;ufig durch eine systemische Krankheitsaktivit&#228;t und eine Beteiligung multipler Organsysteme ohne klare Pr&#228;dilektion charakterisiert. Dies f&#252;hrt zu einem breiten Spektrum an potenziellen Differentialdiagnosen. Wir untersuchten im Zentrum f&#252;r Seltene Erkrankungen eine Kohorte von n&#61;173 Patienten mit unklarer Diagnose oder Verdacht auf eine seltene Erkrankung. Ziel der retrospektiven Kohortenstudie war es, Pr&#228;diktoren und Diagnosealgorithmen f&#252;r ein Pre-Screening auf eine entz&#252;ndlich-rheumatische Erkrankung zu identifizieren.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden: </Mark1>Unterschiede in der Pr&#228;valenz der berichteten Symptome und Labordaten f&#252;r rheumatische und nicht-rheumatische Erkrankungen wurden mit univariaten Methoden analysiert. Ein CHAID-Algorithmus (&#8222;Chi-Quadrat-Interaction-Detection-Algorithm&#8220;) wurde appliziert, um valide Pr&#228;diktoren zur Risikostratifizierung f&#252;r Patienten mit einem Verdacht auf eine entz&#252;ndlich-rheumatische Erkrankung zu ermitteln. Die diagnostische Sensitivit&#228;t und Spezifit&#228;t des Modells wurden anhand einer Receiver-Operating-Characteristic (ROC-Kurve) bewertet und zur Validierung mit einem konventionellen logistischen Regressionsmodell verglichen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse: </Mark1>Rheumatische und nicht-rheumatische Erkrankungen konvergieren in einer hohen Pr&#228;valenz von unspezifischen Symptomen, multiplen Organmanifestationen und einem heterogenen Muster von Laborbefunden. Der CHAID-Algorithmus ermittelte mehrere signifikante Pr&#228;diktoren f&#252;r REs: Muskuloskelettale Symptome, rheumaserologische und selektive Laborparameter, pneumologische, gastroenterologische und neurologische Manifestationen sowie eine positive Anamnese f&#252;r Autoimmunerkrankungen. Ein rheumatischer Schmerz-Score (Arthralgie; Myalgie) war am pr&#228;diktivsten. Die diagnostischen Entscheidungssequenzen des Screenings unterscheiden sich f&#252;r Patienten mit hohem, mittlerem oder niedrigem RE-Risiko. Das CHAID-Modell erreichte eine Sensitivit&#228;t von 72&#37;, eine Spezifit&#228;t von 89&#37; und eine Gesamtklassifizierungsgenauigkeit von 80&#37;. Eine AUC (&#8222;area-under-curve&#8220;) von 0,884 (CI: &#43;- 0,048) belegt eine bessere Performanz im Vergleich mit einem konventionellen logistischen Regressionsmodell (AUC: 0,820, CI: &#43;-0,062).</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerung: </Mark1>Unsere Ergebnisse k&#246;nnen dazu beitragen die Risikostratifizierung zu verbessern und die Fr&#252;herkennung von Patienten mit einem Verdacht auf entz&#252;ndlich-rheumatische Erkrankungen zu optimieren.</Pgraph></TextBlock>
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        <RefAuthor> UK Primary Sj&#246;gren&#39;s Syndrome Registry</RefAuthor>
        <RefTitle>Symptom-based stratification of patients with primary Sj&#246;gren&#39;s syndrome: multi-dimensional characterisation of international observational cohorts and reanalyses of randomised clinical trials</RefTitle>
        <RefYear>2019</RefYear>
        <RefJournal>Lancet Rheumatol</RefJournal>
        <RefPage>e85-e94</RefPage>
        <RefTotal>Tarn JR, Howard-Tripp N, Lendrem DW, Mariette X, Saraux A, Devauchelle-Pensec V, Seror R, Skelton AJ, James K, McMeekin P, Al-Ali S, Hackett KL, Lendrem BC, Hargreaves B, Casement J, Mitchell S, Bowman SJ, Price E, Pease CT, Emery P, Lanyon P, Hunter J, Gupta M, Bombardieri M, Sutcliffe N, Pitzalis C, McLaren J, Cooper A, Regan M, Giles I, Isenberg D, Saravanan V, Coady D, Dasgupta B, McHugh N, Young-Min S, Moots R, Gendi N, Akil M, Griffiths B, Johnsen SJA, Norheim KB, Omdal R, Stocken D, Everett C, Fernandez C; Leeds CTRU; Isaacs JD, Gottenberg JE; French ASSESS cohort; Ng WF; UK Primary Sj&#246;gren&#39;s Syndrome Registry. Symptom-based stratification of patients with primary Sj&#246;gren&#39;s syndrome: multi-dimensional characterisation of international observational cohorts and reanalyses of randomised clinical trials. Lancet Rheumatol. 2019 Oct;1(2):e85-e94. DOI: 10.1016&#47;S2665-9913(19)30042-6</RefTotal>
        <RefLink>http:&#47;&#47;dx.doi.org&#47;10.1016&#47;S2665-9913(19)30042-6</RefLink>
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