Using Magnetic Resonance Angiography to Measure Abnormal Synovial Blood Vessels in Early Inflammatory Arthritis: A New Imaging Biomarker?
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To ascertain whether magnetic resonance angiography (MRA) can reliably detect synovial neovascularization in subjects with early inflammatory arthritis. Methods. Subjects with 6 weeks to 6 months of clinical evidence of inflammatory hand arthritis had a radiograph, power Doppler ultrasound (PDU) scan, magnetic resonance imaging (MRI), and contrast enhanced MRA performed on the more symptomatic hand. Ultrasound examination of the wrist and 2nd–5th metacarpophalangeal (MCP) joints was scored for erosions, synovial thickening, and synovial blood flow. MRI were assessed using the OMERACT Rheumatoid Arthritis MRI Score (RAMRIS). MRA was used to assess the number of abnormal vessels in the 2nd–5th MCP and in the wrist. Results. Of 30 subjects, 66.7% showed abnormal vasculature on MRA in the MCP and/or wrist; mean number of abnormal vessels was 5.24 (range 0–22). Number of abnormal vessels on MRA was strongly correlated with degree of blood flow seen in the corresponding area on PDU (r = 0.79, p ≤ 0.0001). The number of abnormal vessels was highly correlated with MRI MCP synovitis scores (r = 0.69, p ≤ 0.0001), MRI wrist synovitis scores (r = 0.73, p ≤ 0.0001), and ultrasound synovitis scores (r = 0.68, p ≤ 0.0001). Conclusion. In this cross-sectional pilot study, MRA identified abnormal vessels in patients with early inflammatory arthritis. This is the first report of MRA visualizing abnormal vessels in this patient population. If the degree of neovascularization in early inflammatory arthritis predicts disease course, MRA evidence of abnormal vessels could be a new imaging biomarker.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».