The diagnostic utility of magnetic resonance imaging in spondylarthritis: An international multicenter evaluation of one hundred eighty‐seven subjects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically assess the diagnostic utility of magnetic resonance imaging (MRI) to differentiate patients with spondylarthritis (SpA) from patients with nonspecific back pain and healthy volunteers, using a standardized evaluation of MR images of the sacroiliac joints. METHODS: Five readers blinded to the patients and diagnoses independently assessed MRI scans (T1-weighted and STIR sequences) of the sacroiliac joints obtained from 187 subjects: 75 patients with ankylosing spondylitis (AS; symptom duration ≤ 10 years), 27 patients with preradiographic inflammatory back pain (IBP; mean symptom duration 29 months), 26 patients with nonspecific back pain, and 59 healthy control subjects; all participants were age 45 years or younger. Bone marrow edema, fat infiltration, erosion, and ankylosis were recorded according to standardized definitions using an online data entry system. We calculated sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood ratios (LRs) for the diagnosis of SpA based on global assessment of the MRI scans. RESULTS: Diagnostic utility was high for all 5 readers, both for patients with AS (sensitivity 0.90, specificity 0.97, positive LR 44.6) and for patients with preradiographic IBP (sensitivity 0.51, specificity 0.97, positive LR 26.0). Diagnostic utility based solely on detection of bone marrow edema enhanced sensitivity (67%) for patients with IBP but reduced specificity (88%); detection of erosions in addition to bone marrow edema further enhanced sensitivity (81%) without changing specificity. A single lesion of the sacroiliac joint on MRI was observed in up to 27% of control subjects. CONCLUSION: This systematic and standardized evaluation of sacroiliac joints in patients with SpA showed that MRI has much greater diagnostic utility than has been documented previously. We present for the first time a data-driven definition of MRI-visualized positivity for SpA.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».