Development and Preliminary Validation of the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada Magnetic Resonance Imaging Sacroiliac Joint Structural Score
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is an unmet need for reliable assessment of structural progression in the sacroiliac joints (SIJ) of patients with spondyloarthritis (SpA), but radiography is unreliable and lacks responsiveness. We aimed to develop and validate a new scoring method for structural lesions based on magnetic resonance imaging (MRI), the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) SIJ Structural Score (SSS). METHODS: The SSS method for assessment of structural lesions is based on T1-weighted spin echo MRI, validated lesion definitions, slice selection according to well-defined anatomical principles, and dichotomous scoring (lesion present/absent) of 5 consecutive slices through the cartilaginous portion of the joint. Scoring ranges are fat metaplasia (0-40), erosion (0-40), backfill (0-20), and ankylosis (0-20). We progressively conducted 3 validation exercises with 2-4 readers on baseline, and either 2-year (exercises 1 and 2) or 1-year (exercise 3) scans from 147 patients with SpA assessed blinded to timepoint. Interobserver reliability was assessed by intraclass correlation coefficient (ICC) and smallest detectable change (SDC). RESULTS: Interobserver reliability for status score was good to excellent for ankylosis (ICC 0.79-0.98), consistently good for fat metaplasia (ICC 0.71-0.78), moderate to good for erosion (ICC 0.58-0.62), and fair to good for backfill (ICC 0.35-0.66). Reliability for change scores was moderate to good for all structural lesions despite the relatively small changes in scores, and was highest for fat metaplasia when both ICC and SDC values were compared. CONCLUSION: The new SPARCC MRI SSS method can detect structural changes in the SIJ with acceptable reliability over a 1-2-year timeframe, and should be further validated in patients with SpA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».