Reproducible metacarpal joint space width measurements using 3D analysis of images acquired with high-resolution peripheral quantitative computed tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Joint space narrowing is an important feature of progressive joint damage and functional impairment in rheumatoid arthritis (RA). Methods to provide a continuous measurement of joint space width have not been adopted in research or clinical settings. High-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) (Scanco Medical AG, Brüttisellen, Switzerland) accurately and reproducibly images bone microstructure at a nominal isotropic voxel dimension of 82 μm. Given the ability of HR-pQCT to detect bone margins with high precision, we developed methodology to measure a three-dimensional (3D) metacarpophalangeal (MCP) joint space width and tested the reproducibility of the scan protocol with hand repositioning. MATERIALS AND METHODS: Consecutive HR-pQCT scans of the 2nd and 3rd MCP joints of ten subjects with early RA (70% female, mean age 45 years), with repositioning between scans, were obtained. The periosteal edges of the metacarpal head and proximal phalanx base were detected using the μCT Evaluation Program V6.0 (Scanco Medical AG). Using the method of 'fitting maximal spheres', the joint space width and distribution of joint space thickness was estimated. RESULTS: The mean minimum joint space width of the 2nd MCP was 1.82 mm (SD 0.20) and of the 3rd MCP 1.84 mm (SD 0.23). Reproducibility with repositioning was reliable, with overlapping filtered histograms and a root square mean coefficient of variance of 4.8%. CONCLUSIONS: We provide reproducible methodology for evaluating the joint space width of the MCP joints. When combined with the assessment of erosions and periarticular bone density, HR-pQCT may be the ideal technology to assess disease activity and progression in RA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle