Evaluation of Magnetic Resonance Imaging Responsiveness in Active Psoriatic Arthritis at Multiple Timepoints during the First 12 Weeks of Antitumor Necrosis Factor Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the responsiveness of high- and low-field extremity magnetic resonance imaging (MRI) variables at multiple timepoints in the first 12 weeks post-antitumor necrosis factor (anti-TNF) therapy initiation in patients with psoriatic arthritis (PsA) and active dactylitis. METHODS: Twelve patients with active PsA and clinical evidence of dactylitis involving at least 1 digit were recruited. Patients underwent sequential high-field conventional (1.5 Tesla) and extremity low-field MRI (0.2 Tesla) of the affected hand or foot, pre- and postgadolinium at baseline (pre-TNF), 2 weeks (post-TNF), 6 weeks, and 12 weeks. A blinded observer scored all images on 2 occasions using the PsA MRI scoring system. RESULTS: Eleven patients completed the study, but only 6 patients completed all high-field and low-field MRI assessments. MRI scores demonstrated rapid response to TNF inhibition with score reduction in tenosynovitis, synovitis, and osteitis at 2 weeks. Intraobserver reliability was good to excellent for all variables. High-field MRI demonstrated greater sensitivity to tenosynovitis, synovitis, and osteitis and greater responsiveness to change posttreatment. Treatment responses were maintained to 12 weeks. CONCLUSION: This study demonstrates the use of MRI in detecting early response to biologic therapy. MRI variables of tenosynovitis, synovitis, and osteitis demonstrated responsiveness posttherapy with high-field scores more responsive to change than low-field scores.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».