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Enregistrement W2163058607 · doi:10.1148/radiol.13121675

MR Imaging of the Spine and Sacroiliac Joints for Spondyloarthritis: Influence on Clinical Diagnostic Confidence and Patient Management

2013· article· en· W2163058607 sur OpenAlexaff
Raj Carmona, Srinivasan Harish, Dorota D. Linda, George Ioannidis, Mark Matsos, Nader Khalidi

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSacroiliitisAnkylosing spondylitisSacroiliac jointMagnetic resonance imagingConfidence intervalSpondylitisRadiologyRadicular painBack painMcNemar's testInternal medicineLumbarPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To quantify the effect of magnetic resonance (MR) imaging of the spine and sacroiliac joints on clinical diagnostic confidence and to determine if MR imaging affects treatment of patients with axial spondyloarthritis. MATERIALS AND METHODS: This prospective observational study was approved by the research ethics board and included 55 consecutive patients referred by three rheumatologists for MR imaging of the spine and sacroiliac joints. Measures of diagnostic confidence for clinical features (inflammatory back pain, mechanical back pain, muscular back pain, radicular back pain, spondylitis, sacroiliitis, and other) and overall diagnoses were made by using a Likert scale both before and after MR imaging. Proposed treatment was similarly recorded before and after MR imaging interpretation. The McNemar test was performed to determine the change in diagnostic confidence and consequent effect on patient treatment. RESULTS: Diagnostic confidence for specific clinical features improved significantly after MR imaging for inflammatory back pain (14% vs 76%, before vs after; P < .001), mechanical back pain (4% vs 49%, P < .001), spondylitis (7% vs 76%, P < .001) and sacroiliitis (9% vs 87%, P < .001). Confidence for overall diagnoses also improved significantly after MR imaging for ankylosing spondylitis (29% vs 80%, P < .001), undifferentiated spondyloarthritis (58% vs 93%, P < .001) and osteoarthritis (29% vs 64%, P < .001). Of the 23 patients for whom tumor necrosis factor-α inhibitor (TNFi) therapy was recommended before MR imaging, 12 (52%) were prescribed TNFi therapy after MR imaging. Of the 32 patients for whom TNFi therapy was not recommended before MR imaging, 10 (31%) patients were prescribed TNFi therapy after MR imaging. Overall, 22 (40%) patients had a change in treatment recommendation regarding TNFi therapy after MR imaging. CONCLUSION: MR imaging of the spine and sacroiliac joints significantly influences the diagnostic confidence of rheumatologists regarding clinical features and overall diagnoses of axial spondyloarthritis, and consequently significantly affects treatment plans.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,029
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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