Hand and Wrist Involvement in Systemic Sclerosis: US Features
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize ultrasonographic (US) features in the hand of patients with systemic sclerosis (SSc) and to evaluate the sensitivity of US in the detection of calcinosis and acroosteolysis. MATERIALS AND METHODS: The local ethics committee approved this study, and oral informed consent was obtained. A total of 44 consecutive patients with SSc (34 women; mean age, 56.1 years ± 12.1 [standard deviation]; 10 men; mean age, 45.0 years ± 14.0) and 30 healthy control subjects (20 women; mean age, 46.3 years ± 12.1; 10 men; mean age, 39.6 years ± 10.8) were included between October 2010 and December 2011. Bilateral US, including Doppler assessment of the wrists, hands, and fingers, was performed, and presence of synovitis, tenosynovitis with or without a layered appearance, calcifications, acroosteolysis, and distal vascularization was recorded. Radiography of both hands was performed to assess for acroosteolysis and calcinosis. Frequency of US features, sensitivity of US for calcinosis and acroosteolysis, and respective confidence intervals were calculated. RESULTS: Synovitis was found in 17 patients (39%). Tenosynovitis was found in 12 patients (27%), and it had a layered pattern in 15 (41%) of 37 cases. Calcinosis was found in 17 patients (39%) with US, with a sensitivity of 89%. Acroosteolysis was found in nine (20%) patients with US and in 10 (23%) patients with radiography, with 90% sensitivity for US. Distal vascularization was detected in 26 patients (59%) and 30 control subjects (100%) and was in contact with the acroosteolysis bed in seven (78%) of nine patients with SSc. CONCLUSION: US can be used to assess features of SSc, including synovitis, tenosynovitis, calcinosis, acroosteolysis, and distal vascularization and is sensitive for calcinosis and acroosteolysis detection. A layered pattern (similar to the appearance of an artichoke heart) of tenosynovitis was seen commonly. Online supplemental material is available for this article.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».