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Enregistrement W2026121283 · doi:10.3899/jrheum.080374

Gout in the Axial Skeleton

2009· article· en· W2026121283 sur OpenAlexvenueno aff
RUKMINI M. KONATALAPALLI, Paul J. DeMarco, James S. Jelinek, Mark D. Murphey, Michael Gibson, Bryan Jennings, Arthur Weinstein

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGoutAxial skeletonAppendicular skeletonFacet (psychology)RadiographyRadiologySacroiliac jointLumbarAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Gout typically affects the peripheral joints of the appendicular skeleton and rarely involves the axial joints. The literature on axial gout is limited to case reports and case series. This preliminary study was conducted to identify the frequency and characteristics of axial gout. METHODS: Six hundred thirty medical records with ICD codes 274.0, 274.82, and 274.9 for peripheral gout were reviewed. Ninety-two patients had clinical or crystal-proven gout, of which 64 had prior computed tomography (CT) images of the spine performed for various medical reasons. These CT images were reviewed for features of axial gout, which include vertebral erosions mainly at the discovertebral junction and the facet joints, deposits of tophi, and erosions in the vertebral body, epidural space, ligamentum flavum and pars interarticularis. RESULTS: Nine of the 64 patients had radiographic changes suggestive of axial gout. Lumbar vertebrae were most commonly involved, with facet joint erosions being the most common finding. Isolated involvement of the sacroiliac joints was seen in 2 patients. Axial gout had been diagnosed clinically in only one patient. CONCLUSION: Radiologic changes of axial gout were more common than recognized clinically, with a frequency of 14%. Since not all patients had CT images, it is possible that the frequency of axial involvement was even greater. A prospective study is needed to further define this process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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