Magnetic Resonance Imaging in Rheumatoid Arthritis Clinical Trials: Emerging Patterns Based on Recent Experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The current validated magnetic resonance imaging (MRI) scoring method for rheumatoid arthritis (RA) in clinical trials, RA MRI Score (RAMRIS), incorporates all metacarpophalangeal (MCP) and wrist joints except MCP-1. The experience with radiographic scoring, however, was that excluding certain bones in the wrist improved the discriminative power for changes over time. In this study, we pool MRI data from randomized controlled clinical trails (RCT) to determine which combination of MCP and wrist joints are most sensitive and discriminative for structural changes over time. METHODS: MR images from 4 multicenter RCT, including 522 RA patients, were read by 2 radiologists, using the RAMRIS scoring system for erosion, osteitis, and synovitis. In one RCT, joint-space narrowing (JSN) was assessed cross-sectionally by one radiologist using a previously validated method. Baseline frequencies of erosion, JSN, osteitis, and synovitis of different bones and joints in the hand and wrist were compared. Intraclass correlation coefficients between readers were determined for each location. Finally, 7 different combinations of bone/joint locations were compared for their ability to discriminate subjects showing increases or decreases from baseline greater than or equal to smallest detectable changes (SDC) at Weeks 12 or 24. RESULTS: Frequency of involvement and reliability for assessing change varied by location. As in earlier analyses, excluding certain wrist bones increased the percentage of subjects showing changes greater than or equal to SDC. CONCLUSION: These findings suggest that excluding wrist bones that do not frequently or reliably demonstrate structural changes improves the discriminative power of the RAMRIS scoring system.
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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 | 0,233 | 0,388 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».