Utility of ultrasonography in guiding modification of disease modifying anti‐rheumatic drugs and steroid therapy for inflammatory arthritis in routine clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the utility of ultrasonography in guiding modification of disease-modifying anti-rheumatic drug (DMARD) and steroid therapy for inflammatory arthritis (IA) in routine clinical practice. METHODS: In this retrospective study, we analyzed DMARD and steroid use in IA patients referred to a rheumatologist-led ultrasound clinic. Power Doppler (PD) vascularity and greyscale (GS) synovial hypertrophy joint findings were categorized as positive/negative for each patient. The erythrocyte sedimentation rate (ESR) was used as a measure of disease activity. RESULTS: We assessed single visit data for 46 adult IA patients: 67.4% (n = 31) rheumatoid arthritis (RA), 15.2% (n = 7) psoriatic arthritis, 10.9% (n = 5) spondyloarthritis, and 6.5% (n = 3) undifferentiated IA. The mean ESR was 28.8 mm/h. Thirty-seven patients with both GS and PD ultrasound results were subsequently analyzed. All patients (n = 10) escalated and/or initiated on DMARD and 9/10 patients escalated or initiated on steroids were PD and GS positive. Six of seven patients with dose reduction and/or cessation of DMARDs and five of seven patients with dose reduction or cessation of steroids were PD negative. Of six patients who were GS positive and PD negative, three had dose reduction and/or cessation of DMARDs, while four had dose reduction of steroids; none of the six patients had DMARD/steroid escalation. CONCLUSION: By clarifying joint inflammation in an IA cohort with overall low ESR, ultrasonography of physician-selected joints can improve clinical assessment, resulting in treatment modification. Positive PD findings were particularly influential, while the clinical significance of GS positivity alone requires further investigation.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».