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Enregistrement W2042817232 · doi:10.3899/jrheum.131169

Are Rheumatoid Arthritis Patients Discernible from Other Early Arthritis Patients Using 1.5T Extremity Magnetic Resonance Imaging? A Large Cross-sectional Study

2014· article· en· W2042817232 sur OpenAlexvenueno aff
Wouter Stomp, A. Krabben, Désirée van der Heijde, T. Huizinga, Johan L. Bloem, Annette H M van der Helm–van Mil, M. Reijnierse

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 HealthDiakonhjemmetEuropean Society for Clinical Nutrition and MetabolismCenter for Translational Molecular MedicineDutch Arthritis AssociationNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisMagnetic resonance imagingCross-sectional studyArthritisInternal medicineRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Magnetic resonance imaging (MRI) is increasingly used in rheumatoid arthritis (RA) research. A European League Against Rheumatism (EULAR) task force recently suggested that MRI can improve the certainty of RA diagnosis. Because this recommendation may reflect a tendency to use MRI in daily practice, thorough studies on the value of MRI are required. Thus far no large studies have evaluated the accuracy of MRI to differentiate early RA from other patients with early arthritis. We performed a large cross-sectional study to determine whether patients who are clinically classified with RA differ in MRI features compared to patients with other diagnoses. METHODS: In our study, 179 patients presenting with early arthritis (median symptom duration 15.4 weeks) underwent 1.5T extremity MRI of unilateral wrist, metacarpophalangeal, and metatarsophalangeal joints according to our arthritis protocol, the foot without contrast. Images were scored according to OMERACT Rheumatoid Arthritis Magnetic Resonance Imaging Scoring (RAMRIS) by 2 independent readers. Tenosynovitis was also assessed. The main outcome was fulfilling the 1987 American College of Rheumatology (ACR) criteria for RA. Test characteristics and areas under the receiver-operator-characteristic curves (AUC) were evaluated. In subanalyses, the 2010 ACR/EULAR criteria were used as outcome, and analyses were stratified for anticitrullinated protein antibodies (ACPA). RESULTS: The ACR 1987 criteria were fulfilled in 43 patients (24.0%). Patients with RA had higher scores for synovitis, tenosynovitis, and bone marrow edema (BME) than patients without RA (p < 0.05). ACPA-positive patients had more BME (median scores 6.5 vs. 4.25, p = 0.016) than ACPA-negative patients. For all MRI features, the predictive value for the presence of RA was low (< 50%). For all MRI features the AUC were < 0.70. Patients who fulfilled ACR/EULAR 2010 criteria but not ACR87 criteria for RA had less synovitis than patients who were positive for RA according to both sets of criteria (p = 0.029). CONCLUSION: Although patients with RA had higher scores of MRI inflammation and ACPA-positive patients had more BME, the severity of MRI inflammation assessed according to RAMRIS does not accurately differentiate patients with RA from other early arthritis patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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