我们感谢Fariha Shahid Tanveer和Ramsha Irfan对我们论文《基于登记系统的方法在初级和二级医疗保健中识别风湿性多肌痛的阳性预测价值：丹麦的验证研究》（引用1）的关注。
我们认同，我们的算法能够识别出一些患有风湿性多肌痛的患者，而这些患者的诊断可能无法通过正式的分类标准或风湿病专家的评估来确认（引用2）。不过，这项研究的目的是评估基于登记系统的识别策略在常规临床实践中的阳性预测价值，而非确立某种黄金标准诊断方法。虽然我们的算法并未以外部黄金标准来检验诊断准确性，但它与常规收集的医疗数据结构相契合，因为在这些数据中，编码信息与治疗措施是紧密关联的。在应用某种方法之前，应首先明确该研究的实际目标；在本研究中，这一目标便是使用算法。在那些强调患者群体同质性的临床研究和试验中，会采用相应的分类标准以提高内部有效性并便于解读研究结果。而流行病学研究则旨在反映现实世界中更为复杂的临床情况。由于许多风湿性多肌痛患者在初级医疗保健机构中被诊断并接受治疗，因此我们的方法旨在体现这一临床现实，即将所有接受相应治疗的患者都视为患有风湿性多肌痛，而非复制一个经过严格筛选的试验群体（引用3）。因此，阳性预测值应理解为反映了被标记为风湿性多肌痛并接受相应治疗的患者比例，而非他们真实的疾病状况。在解读基于登记系统的研究的有效性指标时，这一区别非常重要。
我们也承认，缺乏敏感性估计是一个局限性。不过，要准确估算敏感性，就需要拥有一个定义明确的风湿性多肌痛患者临床队列，其中包括在初级医疗保健机构中接受治疗的这类患者，而目前丹麦还不存在这样的数据来源。因此，在本研究中无法进行此类分析。我们认为，若能获得这类数据，将为所描述的方法论带来重要补充。
正如我们在论文及本次评论中所明确阐述的，在应用某种算法之前，应先明确研究问题，以及该算法是否有助于回答这一问题。我们很感谢有机会澄清这些要点，同时也认为，持续开展方法论讨论对于更好地运用和解读基于登记系统的方法在风湿性多肌痛研究中的应用至关重要。
