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Enregistrement W2131621597 · doi:10.1186/ar4548

Tumor necrosis factor inhibitor therapy but not standard therapy is associated with resolution of erosion in the sacroiliac joints of patients with axial spondyloarthritis

2014· article· en· W2131621597 sur OpenAlexafffundabout
Susanne Juhl Pedersen, Stephanie Wichuk, Praveena Chiowchanwisawakit, R. Lambert, Walter P. Maksymowych

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesCelgeneDanmarks Frie ForskningsfondAmgenPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineRheumatologyAxial spondyloarthritisTNF inhibitorSacroiliac jointInternal medicineOrthopedic surgeryTumor necrosis factor alphaTumor necrosis factor αEtanerceptArthritisSacroiliitisSurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Radiography is an unreliable and insensitive tool for the assessment of structural lesions in the sacroiliac joints (SIJ). Magnetic resonance imaging (MRI) detects a wider spectrum of structural lesions but has undergone minimal validation in prospective studies. The Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) MRI Sacroiliac Joint (SIJ) Structural Score (SSS) assesses a spectrum of structural lesions (erosion, fat metaplasia, backfill, ankylosis) and its potential to discriminate between therapies requires evaluation. METHODS: The SSS score assesses five consecutive coronal slices through the cartilaginous portion of the joint on T1-weighted sequences starting from the transitional slice between cartilaginous and ligamentous portions of the joint. Lesions are scored dichotomously (present/absent) in SIJ quadrants (fat metaplasia, erosion) or halves (backfill, ankylosis). Two readers independently scored 147 pairs (baseline, 2 years) of scans from a prospective cohort of patients with SpA who received either standard (n = 69) or tumor necrosis factor alpha (TNFα) inhibitor (n = 78) therapy. Smallest detectable change (SDC) was calculated using analysis of variance (ANOVA), discrimination was assessed using Guyatt's effect size, and treatment group differences were assessed using t-tests and the Mann-Whitney test. We identified baseline demographic and structural damage variables associated with change in SSS score by univariate analysis and analyzed the effect of treatment by multivariate stepwise regression adjusted for severity of baseline structural damage and demographic variables. RESULTS: A significant increase in mean SSS score for fat metaplasia (P = 0.017) and decrease in mean SSS score for erosion (P = 0.017) was noted in anti-TNFα treated patients compared to those on standard therapy. Effect size for this change in SSS fat metaplasia and erosion score was moderate (0.5 and 0.6, respectively). Treatment and baseline SSS score for erosion were independently associated with change in SSS erosion score (β = 1.75, P = 0.003 and β = 0.40, P < 0.0001, respectively). Change in ASDAS (β = -0.46, P = 0.006), SPARCC MRI SIJ inflammation (β = -0.077, P = 0.019), and baseline SSS score for fat metaplasia (β = 0.085, P = 0.034) were independently associated with new fat metaplasia. CONCLUSION: The SPARCC SSS method for assessment of structural lesions has discriminative capacity in demonstrating significantly greater reduction in erosion and new fat metaplasia in patients receiving anti-TNFα therapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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