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Enregistrement W2053947687 · doi:10.3899/jrheum.100919

Repair of Radiographic Joint Damage Following Treatment with Etanercept in Psoriatic Arthritis Is Demonstrable by 3 Radiographic Methods

2011· article· en· W2053947687 sur OpenAlexafffundvenue
Lihi Eder, Vinod Chandran, Dafna D. Gladman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkCanadian Institutes of Health ResearchKrembil FoundationArthritis Society
Mots-clésMedicineRadiographyEtanerceptPsoriatic arthritisBone erosionArthritisNuclear medicineRadiologySurgeryInternal medicineRheumatoid arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Psoriatic arthritis (PsA) is characterized by varied radiographic features. We describe a patient with PsA with severe radiographic damage that improved significantly following treatment with etanercept. The improvement was documented by several methods of radiographic assessment. METHODS: Etanercept was introduced in September 2005. Radiographs of the hands and feet were read using 3 methods: the modified Steinbrocker method, the van der Heijde (vdH) modification of the Sharp method, and the Ratingen scoring system. RESULTS: In July 2009, radiographs of the hands and feet showed improvement in erosion score and joint space narrowing, while bony proliferation remained the same [43 by modified Steinbrocker, 26 by the vdH Sharp score (12 for erosions and 14 for joint space narrowing), and 56 by the Ratingen (18 for erosion and 38 for proliferation]. CONCLUSION: The 3 radiographic methods were useful in demonstrating improvement in joint scores. The modified Steinbrocker method, which is the simplest, was able to reveal improvement in our patient.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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