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Enregistrement W1972378643 · doi:10.3899/jrheum.090221

Magnetic Resonance Imaging of the Hand in Psoriatic Arthritis

2009· article· en· W1972378643 sur OpenAlexvenueno aff
Marco A. Cimmino, Mauro Parodi, G. Zampogna, Francesco Paparo, Enzo Silvestri, Giacomo Garlaschi, Raffaele Scarpa

Notice bibliographique

RevueJournal of Rheumatology Supplement · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDactylitisPsoriatic arthritisMagnetic resonance imagingSynovitisEnthesitisRheumatoid arthritisRadiologyArthritisDermatologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although magnetic resonance imaging (MRI) studies of psoriatic arthritis (PsA) are fewer than those of rheumatoid arthritis (RA), interest in this field is growing. The type and site of the lesions, rather than the mere severity of synovitis, can help differentiate PsA from other arthritides. Extracapsular enhancement and enthesitis are features emphasized as typical of PsA, but their relevance for the diagnosis is more quantitative than qualitative. Erosions in PsA are probably less frequent and progressive than in RA. Bone edema is unlikely to predict the appearance of erosions in patients with PsA. The Rheumatoid Arthritis Magnetic Resonance Imaging Scoring (RAMRIS) system has been adapted to peripheral PsA, but standardization is still in progress. Dactylitis is a relatively specific feature of PsA. Its pathogenic mechanisms have been investigated with MRI. MRI evaluation of PsA may facilitate diagnosis, evaluation of treatment effects, and understanding of associated mechanisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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