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Enregistrement W2090106765 · doi:10.6061/clinics/2013(05)22

BOLD MRI at 1.5 Tesla in juvenile idiopathic arthritis: preliminary experience

2013· article· en· W2090106765 sur OpenAlexaff
Andréa S. Doria, Adrian P. Crawley, Paul Babyn, Tammy Rayner, M. McLimont, Rahim Moineddin, Ronald M. Laxer, Brian M. Feldman

Notice bibliographique

RevueClinics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of SaskatchewanUniversity Health NetworkSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenileMedicineArthritisMagnetic resonance imagingPsychologyNuclear medicineRadiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BOLD MRI contrast results from changes in the microvascular ratio of oxyhemoglobin (oxyHb) to deoxyhemoglobin (deoxyHb) (1). DeoxyHb is paramagnetic, which results in a local bulk magnetic susceptibility effect and subsequent MRI signal change in T(2)*-weighted functional MRI scans (1). Although BOLD contrast has been studied extensively in functional MRI studies of the brain, limited investigation has been performed in other tissues. Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is the most common rheumatic disorder of childhood (2), with the knee being the most frequently affected joint (3). With the increasing availability and use of disease-modifying and antirheumatic biologic drugs for the treatment of JIA (4), the early determination of joint abnormality has become extremely important. Given the lack of clinical and laboratory tests that enable the functional evaluation of perisynovial oxygenation in JIA, the use of BOLD MRI to measure early soft tissue physiological imbalances due to hypoxia is appealing (5). In inflammatory arthritis, the increased metabolic demand of the inflamed synovium and the inadequate delivery of oxygen caused by poor perfusion through the inflamed synovium (5) result in hypoxia within the inflamed joint in the acute stage of arthritis. Consequently, the synovial blood flow increases to compensate for the hypoxic status of the joint. In JIA, despite the local hyperemia, the synovial capillaries develop an abnormal oxygen transportation capability (5,6), which may result in abnormal concentrations of oxyHb and deoxyHb at the capillary level. To date, no single imaging assay or surrogate marker has been demonstrated to adequately reflect the spectrum of metabolic events involved in inflammatory arthritis. We hypothesized that BOLD MRI would be able to reflect the state of oxygenation in the microcirculation of periarticular tissues in JIA children at 1.5 Tesla as previously shown for other pathological states (7). Previous studies of our group in rabbit models of inflammatory arthritis demonstrated the feasibility (8), criteria validity (9), interframework reliability for data acquisition (10), combination of region-of-interest (ROI)-related reading parameters that provide the highest accuracy for discrimination of the presence or absence of arthritis in acute and subacute stages of the disease (11), and responsiveness of the technique to short-term joint temperature changes (12). However, no previous study has demonstrated whether the BOLD MRI technique is able to differentiate inflammatory from healthy perisynovial tissue at 1.5 Tesla and determine interval soft tissue changes as a result of intraarticular corticosteroid injections in the knees of JIA patients. In the present paper, we describe the BOLD MRI methodology and preliminary results on the feasibility of using BOLD MRI at 1.5 Tesla to measure the responsiveness (sensitivity to change) of the interval of soft-tissue changes in JIA patients with unilateral knee arthritis following intraarticular injection of corticosteroids as a proof of concept. We knew in advance the expected effectiveness of the injection procedure, which reduces synovial inflammation in JIA in approximately 76% of cases at 6 weeks after the injection (13).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,297 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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