Preliminary Validation of 2 Magnetic Resonance Image Scoring Systems for Osteoarthritis of the Hip According to the OMERACT Filter
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Development of a validated magnetic resonance image (MRI) scoring system is essential in hip OA because radiographs are insensitive to change. We assessed the feasibility and reliability of 2 previously developed scoring methods: (1) the Hip Inflammation MRI Scoring System (HIMRISS) and (2) the Hip Osteoarthritis MRI Scoring System (HOAMS). METHODS: Six readers (3 radiologists, 3 rheumatologists) participated in 2 reading exercises. In Reading Exercise 1, MRI of the hip of 20 subjects were read at a single time point followed by further standardization of methodology. In Reading Exercise 2, MRI of the hip of 18 subjects from a randomized controlled trial, assessed at 2 timepoints, and 27 subjects from a cross-sectional study were read for HIMRISS and HOAMS bone marrow lesions (BML) and synovitis. Reliability was assessed using intraclass correlation coefficient (ICC) and kappa statistics. RESULTS: Both methods were considered feasible. For Reading 1, HIMRISS ICC were 0.52, 0.61, 0.70, and 0.58 for femoral BML, acetabular BML, effusion, and total scores, respectively; and for HOAMS, summed BML and synovitis ICC were 0.52 and 0.46, respectively. For Reading 2, HIMRISS and HOAMS ICC for BML and synovitis-effusion improved substantially. Interobserver reliability for change scores was 0.81 and 0.71 for HIMRISS femoral and HOAMS summed BML, respectively. Responsiveness and discrimination was moderate to high for synovitis-effusion. Significant associations were noted between BML or synovitis scores and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index pain scores for baseline values (p ≤ 0.001). CONCLUSION: The BML and synovitis-effusion components of both HIMRISS and HOAMS scoring systems are feasible and reliable, and should be validated further.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».