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Enregistrement W2107073621 · doi:10.3899/jrheum.130643

Ultrasound and Magnetic Resonance Imaging in the Evaluation of Psoriatic Dactylitis: Status and Perspectives

2013· review· en· W2107073621 sur OpenAlexvenueno aff
Catherine Bakewell, Ignazio Olivieri, Sibel Zehra Aydın, Christian Dejaco, Kei Ikeda, Marwin Gutiérrez, Lene Terslev, Ralf Thiele, Maria Antionetta D’Agostino, Gurjit S. Kaeley

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDactylitisMedicinePsoriatic arthritisEnthesitisTenosynovitisMagnetic resonance imagingRadiologyTendonSoft tissueEnthesisEnthesopathyTendinopathyRheumatologySynovitisPsoriasisPathologyDermatologySurgeryArthritisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Dactylitis, a characteristic feature of the spondyloarthropathies, occurs in up to 48% of patients with psoriatic arthritis (PsA). No clear consensus on the underlying components and pathogenesis of dactylitis exists in the literature. We undertook a systematic review of ultrasound (US) and magnetic resonance imaging (MRI) literature to better define imaging elements that contribute to the dactylitic digit seen in PsA. Our objectives were to determine first the level of homogeneity of each imaging modality's definition of the components of dactylitis, and second, to evaluate the metric properties of each imaging modality according to the Outcome Measures in Rheumatology Clinical Trials (OMERACT) filter. METHODS: Searches were performed in PUBMED and EMBASE for articles pertaining to MRI, US, and dactylitis. Data regarding the reported features of dactylitis were collected and categorized, and the metrological qualities of the studies were assessed. RESULTS: The most commonly described features of dactylitis were flexor tendon tenosynovitis and joint synovitis (90%). Extratendinous soft tissue thickening and extensor tendonitis were described nearly equally as being present and absent. Discrepancy exists as to whether entheses proper contribute to the etiology of dactylitis. An increasing number of studies categorize abnormalities in several tissue compartments including the soft tissue, tendon sheaths, and joints, as well as ligaments. CONCLUSION: The understanding of which tissues contribute to dactylitic inflammation has evolved. However, there is a lack of literature regarding the natural history of these abnormalities. This systematic review provides guidance in defining elementary lesions that may discriminate dactylitic digits from normal digits, leading to development of a composite measure of activity and severity of dactylitis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,299 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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