Quantitative magnetic resonance imaging of articular cartilage in knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Attempts to evaluate knee cartilage damage and progression seem logical in osteoarthritis research. Magnetic resonance imaging allows for precise visualization of joint structures such as cartilage, bone, synovial tissues, ligaments and menisci, and their pathologic changes. RECENT FINDINGS: Recent advances in magnetic resonance technology have enabled researchers to evaluate cartilage damage and progression over the cross-sectional and longitudinal planes. Although anatomic changes can be seen, for many years the quantification of the cartilage changes has been the real challenge. Quantitative assessment of cartilage morphology using magnetic resonance imaging with fat-suppressed gradient echo sequences and digital postprocessing techniques provides high accuracy and adequate precision for cross-sectional and longitudinal studies in osteoarthritis patients. Recent data on precision, reliability, and sensitivity to change of quantitative parameters of cartilage morphology in osteoarthritis are presented in this review. Longitudinal studies currently available suggest that changes of cartilage volume, potentially as much as 5% per year, occur in osteoarthritis in most knee compartments, exceeding the variability of these measurements. SUMMARY: Magnetic resonance imaging provides reliable and quantitative data on cartilage status throughout all compartments of the knee, and robust acquisition protocols for multicenter trials are now available. Magnetic resonance imaging technology should hopefully reduce the number of patients needed in clinical trials, improve retention of these patients, and reduce the overall costs and the length of clinical trials of treatment response to disease-modifying osteoarthritis drugs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».