Assessment of structural lesions in sacroiliac joints enhances diagnostic utility of magnetic resonance imaging in early spondylarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the diagnostic utility of T1-weighted and STIR magnetic resonance imaging (MRI) sequences in early spondylarthritis (SpA) using a standardized approach to the evaluation of sacroiliac (SI) joints, and to test whether systematic calibration of readers directed at recognition of abnormalities on T1-weighted MRI would enhance diagnostic utility. METHODS: Six readers independently assessed T1-weighted and STIR MRI scans of the SI joints from 187 subjects: 75 ankylosing spondylitis (AS) and 27 preradiographic inflammatory back pain (IBP) patients, and 26 mechanical back pain and 59 healthy volunteer controls ages ≤45 years. The exercise was repeated 6 months later on a random selection of 30 AS patients and 34 controls after calibration directed at lesions visible on T1-weighted MRI. Specific MRI lesions were recorded according to standardized definitions. In addition to deciding on the presence/absence of SpA, readers were asked which MRI sequence and which type of lesion was the primary basis for their diagnostic conclusion. RESULTS: Structural lesions were detected in 98% of AS patients and 64% of IBP patients. A diagnosis of SpA was based on T1-weighted or combined T1-weighted/STIR sequences in 82% of AS patients and 41% of IBP patients. Calibration enhanced the diagnostic utility of MRI in the majority of readers, especially those considered less experienced; the mean positive and negative likelihood ratios (of 6 readers) were 14.5 and 0.08 precalibration, respectively, and 22.2 and 0.02 postcalibration, respectively. CONCLUSION: Recognition of structural lesions on T1-weighted MRI contributes significantly to its diagnostic utility in early SpA. Rheumatologist training directed at detection of lesions visible on T1-weighted MRI enhances diagnostic utility.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».