Factors Influencing Concordance Between Clinical and Ultrasound Findings in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clinical joint examination (CJE) is less time-consuming than ultrasound (US) in rheumatoid arthritis (RA). Low concordance between CJE and US would indicate that the 2 tests provide different types of information. Knowledge of factors associated with CJE/US concordance would help to select patients and joints for US. Our objective was to identify factors associated with CJE/US concordance. METHODS: Seventy-six patients with RA requiring tumor necrosis factor-α (TNF-α) antagonist therapy were included in a prospective, multicenter cohort. In each patient, 38 joints were evaluated. Synovitis was scored using CJE, B-mode US (B-US), and power Doppler US (PDUS). Joints whose kappa coefficient (κ) for agreement CJE/US was < 0.1 were considered discordant. Multivariate analysis was performed to identify factors independently associated with CJE/US concordance, defined as factors yielding p < 0.05 and OR > 2. RESULTS: Concordance before TNF-α antagonist therapy varied across joints for CJE/US (κ = -0.08 to 0.51) and B-US/PDUS (κ = 0.30 to 0.67). CJE/US concordance was low at the metatarsophalangeal joints and shoulders (κ < 0.1). Before TNF-α antagonist therapy, a low 28-joint Disease Activity Score (DAS28) was associated with good CJE/B-US concordance, and no factors were associated with CJE/PDUS concordance. After TNF-α antagonist therapy, only the joint site was associated with CJE/B-US concordance; joint site and short disease duration were associated with CJE/PDUS concordance. CONCLUSION: Concordance between CJE and US is poor overall. US adds information to CJE, most notably at the metatarsophalangeal joints and shoulders. Usefulness is decreased for B-US when DAS28 is low and for PDUS when disease duration is short.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».