Can erosions on MRI of the sacroiliac joints be reliably detected in patients with ankylosing spondylitis? - A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Erosions of the sacroiliac joints (SIJ) on pelvic radiographs of patients with ankylosing spondylitis (AS) are an important feature of the modified New York classification criteria. However, radiographic SIJ erosions are often difficult to identify. Recent studies have shown that erosions can be detected also on magnetic resonance imaging (MRI) of the SIJ early in the disease course before they can be seen on radiography. The goals of this study were to assess the reproducibility of erosion and related features, namely, extended erosion (EE) and backfill (BF) of excavated erosion, in the SIJ using a standardized MRI methodology. METHODS: Four readers independently assessed T1-weighted and short tau inversion recovery sequence (STIR) images of the SIJ from 30 AS patients and 30 controls (15 patients with non-specific back pain and 15 healthy volunteers) ≤ 45 years old. Erosions, EE, and BF were recorded according to standardized definitions. Reproducibility was assessed by percentage concordance among six possible reader pairs, kappa statistics (erosion as binary variable) and intraclass correlation coefficient (ICC) (erosion as sum score) for all readers jointly. RESULTS: SIJ erosions were detected in all AS patients and six controls by ≥ 2 readers. The median number of SIJ quadrants affected by erosion recorded by four readers in 30 AS patients was 8.6 in the iliac and 2.1 in the sacral joint portion (P < 0.0001). For all 60 subjects and for all four readers, the kappa value for erosion was 0.72, 0.73 for EE, and 0.63 for BF. ICC for erosion was 0.79, 0.72 for EE, and 0.55 for BF, respectively. For comparison, the kappa and ICC values for bone marrow edema were 0.61 and 0.93, respectively. CONCLUSIONS: Erosions can be detected on MRI to a comparable degree of reliability as bone marrow edema despite the significant heterogeneity of their appearance on MRI.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».