Testing an OMERACT MRI Scoring System for Peripheral Psoriatic Arthritis in Cross-sectional and Longitudinal Settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Magnetic resonance imaging (MRI) is increasingly used to measure articular inflammation and damage in patients with psoriatic arthritis (PsA). We evaluated the reliability of a new OMERACT PsA MRI scoring system, PsAMRIS, in PsA fingers. METHODS: In 2 separate studies, MRI scans were obtained from patients with clinical evidence of synovitis or dactylitis of the fingers. For the first cross-sectional study, images were obtained at one timepoint. For the second longitudinal study, images were obtained at 2 timepoints, 6 weeks apart. Scans were scored using PsAMRIS in an international multireader setting, for synovitis, tenosynovitis, periarticular inflammation, bone edema, bone erosions, and bone proliferation. RESULTS: Global status scores from both datasets revealed moderate to high reliability for scoring most features, although reliability was poor for periarticular inflammation in the cross-sectional study. Change scores that reflected inflammatory activity also exhibited moderate to good reliability in the longitudinal exercise, despite there being very little absolute change in MRI synovitis or tenosynovitis observed in this dataset. At the distal interphalangeal joints, reliability for change scores was acceptable only for synovitis and tenosynovitis. CONCLUSION: Further development and testing of the PsAMRIS is planned to improve its performance as a clinical and research tool to identify and measure pathology in peripheral joint PsA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».