Evaluation of treatments for sacroiliitis in spondyloarthropathy using the Spondyloarthritis Research Consortium Canada scoring system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, the Spondyloarthritis Research Consortium Canada (SPARCC) scoring method was used to compare treatment methods in patients with axial spondyloarthritis (SpA), a form of sacroiliitis. MRI abnormalities in bone marrow edema (BME) were compared before and after treatment in order to compare the efficacy of anti-TNF-α and DMARD, alone or in combination, as treatments for sacroiliitis. METHODS: Fifty-six Chinese patients with axial SpA (mean age 22.6 years) were recruited. Patients were divided into three groups according to different treatments (anti-TNF-α alone vs. DMARDs alone vs. combined anti-TNF-α and DMARDs). MRI examinations were performed before and after treatment. The SPARCC score, clinically relevant AS Disease Activity (ASDAS) indices, erythrocyte sedimentation rate (ESR), and C-reactive protein (CRP) were analyzed. RESULTS: After treatment, ASDAS and SPARCC scores, ESR, and CRP were significantly improved (P < 0.05) in the anti-TNF-α monotherapy and combination groups; however, there were no statistically significant differences (P > 0.05) in clinical disease activity and radiological inflammation of sacroiliac joint (SIJ) in patients in the DMARDs alone group. SPARCC showed a correlation with ASDAS score pre-treatment, but not post-treatment. Furthermore, there were significant changes (P < 0.05) in these patients with axial SpA after only 3 months of treatment. Follow-up studies of patients who continued therapy for 4-6 months and 9-12 months revealed statistically significant differences from baseline (P < 0.05). CONCLUSIONS: SPARCC can be used to assess severity of disease pre-treatment. Anti-TNF-α treatment resulted in effective reduction of disease activity and BME of SIJ after 3 months of therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».