Sensitivity and specificity of spinal inflammatory lesions assessed by whole‐body magnetic resonance imaging in patients with ankylosing spondylitis or recent‐onset inflammatory back pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the diagnostic utility of different spinal inflammatory lesions assessed by whole-body magnetic resonance imaging (MRI) in patients with ankylosing spondylitis (AS) or with recent-onset inflammatory back pain (IBP) compared with healthy controls. METHODS: We scanned 35 consecutive patients with AS fulfilling the modified New York criteria, 25 patients with IBP of <24 months' duration (both groups were age < or =45 years and had a Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index score > or =4), and 35 healthy age- and sex-matched volunteers using whole-body MRI STIR sequences of the spine. MRIs were independently assessed in random order by 3 readers blinded to patient identity. Inflammatory spinal lesions were recorded consistent with definitions proposed by the Canada/Denmark International MRI Working Group: vertebral corner inflammatory lesions (CIL) and noncorner inflammatory lesions in central sagittal slices and lateral inflammatory lesions (LIL) in lateral slices. Concordantly scored lesions for the 3 possible reader pairs were used in the analysis of sensitivity, specificity, likelihood ratios (LRs), and areas under the curve for the entire spine and by spinal segment. RESULTS: Diagnostic utility was optimal when > or =2 CIL were recorded (for patients with AS, values for sensitivity, specificity, and positive LR were 69%, 94%, and 12, respectively, and for patients with IBP were 32%, 96%, and 8, respectively). LIL had high specificity (97%) but low sensitivity (31%). Nine controls had > or =1 CIL, but only 2 controls had >2 CIL. CONCLUSION: Diagnostic utility of STIR MRI for AS is optimal when > or =2 CIL are present. A single CIL can be found in up to 26% of healthy individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».