Validation of the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada magnetic resonance imaging spinal inflammation index: Is it necessary to score the entire spine?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) magnetic resonance imaging (MRI) spinal inflammation index has been developed to objectively measure inflammation in ankylosing spondylitis (AS) and to assess change in response to therapeutic intervention. Scoring of the entire spine limits feasibility and a scoring method that records inflammation in only the more severely affected spinal segments may improve feasibility without sacrificing performance. METHODS: MRI films of 68 patients with AS were assessed in random order by 2 blinded readers. Interreader reliability was assessed by intraclass correlation coefficient. Pre- and posttreatment MRI films of 29 patients randomized to placebo or anti-tumor necrosis factor alpha (anti-TNFalpha) therapy were read by readers blinded to chronology, and responsiveness was assessed by effect size and standardized response mean. The performance of scores based on 6, 8, 10, and all 23 spinal discovertebral units (DVU) was compared. RESULTS: The median number of affected spinal levels per patient was 6.0 and 62% of all affected levels were included when analysis was limited to only the 6 most severely affected levels per patient. Comparison of DVU scores that were limited to only the more severely affected DVU (6-, 8-, 10-DVU score) with scores for all 23 spinal DVU showed excellent interreader reliability for status and change scores (Spearman's correlation >0.90) as well as similar construct validity. Responsiveness to anti-TNFalpha therapy was greater when the more limited scoring methods were used and was greatest with the 6-DVU score. CONCLUSION: The SPARCC MRI spinal inflammation index performs better when analysis is limited to a maximum of 6 most severely affected levels compared with assessment of the entire spine. This should improve its feasibility in clinical trials and research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».