Systematic assessment of inflammation by magnetic resonance imaging in the posterior elements of the spine in ankylosing spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Magnetic resonance imaging (MRI) is sensitive for scoring inflammatory lesions in the spine, but attention has primarily focused on vertebral bodies, and no study has systematically examined the posterior elements. We aimed to systematically determine the frequency and distribution of inflammatory changes in the posterior elements of the spine using MRI, and to assess the reliability of their detection and their impact on discrimination of spinal MRI. METHODS: We scanned 32 patients recruited to placebo-controlled trials of anti-tumor necrosis factor therapy. Inflammatory lesions were detected by systematic review of consecutive sagittal STIR slices of the entire spine. Two readers evaluated pretreatment and posttreatment scans, blinded to treatment and time point. Inflammation was scored dichotomously (present/absent) in each posterior structure. Reproducibility was assessed by calculating random model variance components and generalizability coefficients, and discrimination by using Guyatt's effect size. RESULTS: Most patients (87.5%) had > or =1 lesion in the posterior elements (mean +/- SD number of affected spinal levels per patient 6.7 +/- 5.3), and they were detected most frequently in the thoracic spine. Interobserver reproducibility for total lesion count was very good to excellent for lesions in the thoracic spine and transverse and spinous processes. The addition of a simple dichotomous method for scoring posterior element inflammation substantially enhanced the discrimination observed using established MRI methods for scoring vertebral body inflammation. CONCLUSION: Inflammatory lesions in the posterior elements were present in the majority of patients with AS, and standard MRI protocols of the spine should be modified to ensure adequate visualization of posterolateral structures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».