One-year Followup Study on Clinical Findings and Changes in Magnetic Resonance Imaging-based Disease Activity Scores in Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether clinical disease activity findings during 1-year followup of patients with juvenile idiopathic arthritis (JIA) is associated with changes of magnetic resonance imaging (MRI)-based disease activity scores. METHODS: Patients with JIA who had active knee involvement were studied using an open-bore MRI. After followup of a median of 1.3 years, patients were re-evaluated and classified as improved or unimproved according to the American College of Rheumatology Pediatric-50 (ACR-Ped50) criteria. Baseline and followup MRI features were scored by 2 readers using the Juvenile Arthritis MRI Scoring (JAMRIS) system, comprising validated scores for synovial hypertrophy, bone marrow changes, cartilage lesions, and bone erosions. RESULTS: Data of 40 patients were analyzed (62.5% female, mean age 12.2 yrs). After followup, 27 patients (67.5%) were classified as clinically improved, whereas 13 patients (32.5%) showed no clinical improvement. The clinically improved patients showed a significant reduction in synovial hypertrophy scores during followup (p < 0.001), with substantial effects (standardized response mean -0.70). No such changes were observed for any of the other MRI features. Significant differences were detected regarding a change in synovial hypertrophy scores comparing clinically improved and unimproved patients (p = 0.004), without statistically significant differences for changes in scores for bone marrow changes (p = 0.079), cartilage lesions (p = 0.165), and bone erosions (p = 0.078). CONCLUSION: This is one of the first studies to provide evidence for MRI-based improvement upon followup in JIA patients with knee involvement. There is a strong association with clinical improvement according to the ACR-Ped50 criteria and changes in MRI-based synovial hypertrophy scores, supporting the role of MRI as a responsive outcome measure to evaluate disease activity with antiinflammatory treatment strategies.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».