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.
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 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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».