Is the Madrid Sonographic Enthesitis Index Useful for Differentiating Psoriatic Arthritis from Psoriasis Alone and Healthy Controls?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the usefulness of the MAdrid Sonographic Enthesitis Index (MASEI) in classifying patients as having psoriatic arthritis (PsA) and comparing entheseal abnormalities between patients with PsA, psoriasis alone (PsC), and healthy controls (HC). METHODS: Patients with PsC were assessed to exclude inflammatory arthritis. The MASEI scoring system was used to quantify the extent of ultrasonographic (US) entheseal abnormalities. The total MASEI score was categorized into items that reflected inflammatory abnormalities (MASEI-inflammatory) and chronic damage (MASEI-damage). Nonparametric tests were used to compare MASEI scores across the groups. A cutoff point of MASEI ≥ 20 was used to calculate the sensitivity and specificity of the MASEI to classify patients as having PsA. RESULTS: Patients with PsA (n = 50), PsC (n = 66), and HC (n = 60) were assessed. Total MASEI scores were higher in patients with PsA than in those with PsC, and both those groups were higher than HC (p < 0.0001). MASEI-inflammatory showed a similar trend (p < 0.0001). MASEI-damage was higher in patients with PsA compared to both patients with PsC and HC (p < 0.0001); however, no difference was observed between patients with PsC and HC. No significant difference in MASEI scores was found across the 3 groups in patients with a body mass index > 30. The sensitivity of the MASEI score to correctly classify patients as having PsA was 30% and the specificity was 95% when compared to HC and 89% when compared to PsC. CONCLUSION: The severity of US entheseal abnormalities is highest in patients with PsA followed by PsC and is lowest in healthy controls. MASEI can specifically classify patients as having PsA.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».