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Enregistrement W2058882770 · doi:10.1093/rheumatology/keg034

Infrared spectroscopy: shedding light on synovitis in patients with rheumatoid arthritis

2002· article· en· W2058882770 sur OpenAlexaff
Janice Canvin

Notice bibliographique

RevueBritish journal of rheumatology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynovitisRheumatoid arthritisSpectroscopyMedicineMetacarpophalangeal jointArthritisInfraredInfrared spectroscopyPathologyInternal medicineOpticsChemistryAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: It is difficult to determine the extent of synovial involvement early in the course of rheumatoid arthritis. A spectroscopic technique was used to characterize the synovium of the small finger joints in both early and late rheumatoid arthritis. This synovium was also compared against normal joints. METHODS: Near-infrared spectroscopy assesses the absorption of near-infrared light by specific joints, giving a characteristic "fingerprint" of the properties of the underlying tissues. Triple measurements by infrared spectroscopy were taken at the bilateral second and third metacarpophalangeal joints. Multivariate analysis was applied. RESULTS: Analysis was able to demonstrate relationships between the specific sources of spectral variation and joint tenderness or swelling as well as radiographic damage. Further use of multivariate analysis allowed recognition of the spectral patterns seen in early disease vs late rheumatoid arthritis and correct classification of over 74% of the joints. CONCLUSIONS: The spectral regions where differences occurred were in the absorption bands related to tissue oxygenation status, allowing the provocative implication that this technique could be detecting ischaemic changes within the joint. Near-infrared spectroscopy may thus be able to provide us with some information about the biochemical changes associated with synovitis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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