Development of a Screening Tool for the Identification of Sacroiliitis in Computed Tomography Scans of the Abdomen
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a screening tool for the identification of sacroiliitis on abdominal computed tomography (CT) scan. METHODS: Variables including erosions (number and size), sclerosis (depths of > 0.3 cm or > 0.5 cm), and ankylosis were identified through a training exercise involving 12 CT scans containing the sacroiliac joints. Two blinded readers read 24 CT scans from a derivation cohort to propose a screening tool for identifying discriminating features of sacroiliitis. A test cohort of 68 patients was used to confirm the utility of this tool. Inter- and intraobserver values, sensitivity, specificity, and positive/negative likelihood ratios were calculated for individual as well as combinations of variables. Erosions were evaluated using receiver-operating characteristic curves. RESULTS: Analysis of the derivation cohort determined that counting the number of erosions on the worst coronal slice in each of 4 articular surfaces was not inferior to analyzing each individual slice in either transverse or coronal view. In the test cohort, interreader reliability for ankylosis and iliac and sacral erosions was very good (κ = 1, ICC = 0.989 and 0.995, respectively) whereas for sclerosis, it was moderate (κ = 0.39-0.96). A total erosion score of ≥ 3 was found to have the highest sensitivity and specificity for sacroiliitis (91% for each). The addition of a > 0.5 cm of iliac sclerosis or a > 0.3 cm of sacral sclerosis marginally increased the sensitivity (94%) but decreased specificity (85%). CONCLUSION: The presence of ankylosis or a total erosion score of ≥ 3 on CT is sufficient for identifying patients at high risk of sacroiliitis and may prompt more timely referrals to a rheumatologist.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».