Reliability of Clinical Symptoms in Diagnosing Temporomandibular Joint Arthritis in Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Temporomandibular joint (TMJ) arthritis, commonly considered oligoarthritic/asymptomatic, occurs frequently in children with juvenile idiopathic arthritis (JIA), and gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging (Gd-MRI) has proved to be a sensitive diagnostic tool in this context. We compared the reliability of clinical examinations to Gd-MRI results in diagnosing the condition. METHODS: Patients with JIA (134 consecutive) underwent routine clinical and Gd-MRI examinations. The clinical items examined were clicking, tenderness (TMJ/adjacent muscles), and mouth-opening capacity. Blinded MRI reading focused on inflammation (synovitis/hypertrophy). After statistical power analysis, the clinical findings for 134 healthy controls were included. Contingency analysis was used to determine the sensitivity, specificity, and frequency of clinical symptoms (JIA/healthy controls); Cohen's κ was used to establish the interrater reliability. RESULTS: Statistically significant differences were observed between JIA and healthy control groups with regard to the concise screening items (power analysis > 0.95), whereas no differences in mouth-opening capacity were noted. In 80% of the patients with JIA, Gd-MRI revealed signs of TMJ arthritis, with positive correlations between concise screening items and Gd-MRI results. The average specificity was 0.81, but the sensitivity was low, at 0.42. Combining items led to a marked increase in the sensitivity (0.73). There was a high rate of both false-negative and false-positive results (corresponding to clinical underdiagnosis or overdiagnosis of TMJ arthritis). CONCLUSION: Despite a relatively high specificity, clinical examination alone does not seem sufficiently sensitive to adequately detect TMJ arthritis. Thus, a relatively high number of cases will be missed or overdiagnosed, potentially leading to undertreatment or overtreatment. Gd-MRI may support correct diagnosis, thereby helping to prevent undertreatment or overtreatment.
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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 | 0,023 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».