Quantification of Bone Marrow Edema by Magnetic Resonance Imaging Only Marginally Reflects Clinical Neck Pain Evaluation in Rheumatoid Arthritis and Ankylosing Spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neck pain is common in rheumatoid arthritis (RA) and ankylosing spondylitis (AS). We investigated the correlation of bone marrow edema (BME) on magnetic resonance imaging (MRI) in RA and AS and its association with clinical complaints of neck pain. METHODS: Cervical spine short-tau inversion recovery-MRI and T1w-MRI of 34 patients with RA and 6 patients with AS complaining about neck pain were obtained. Clinical and laboratory data were available. BME was scored by 2 blinded readers using a modification of a published score, including various cervical sites. Degenerative changes were also quantified. RESULTS: Patients were predominantly women (82.5%), and mean ± SD age was 57.5 ± 11.8 years, C-reactive protein (CRP) was 0.8 ± 1.3 mg/dl, and pain score was 46.0 ± 17.5. BME was detected in 24/40 patients (60%) involving the atlantoaxial region (21%), vertebral bodies (75%), facet joints (29%), and spinous processes (46%). Degenerative changes were identified in 21/40 patients (52.5%), 13 (62%) of whom also had BME in vertebral bodies. No differences were found between patients with versus without cervical BME for clinical assessments: numeric rating scale pain (median ± interquartile range) 5.5 ± 3.0 vs 6.0 ± 4.0 (p = 0.69), Funktionsfragebogen Hannover 68.2 ± 41.0 vs 42.0 ± 55.5 (p = 0.19), Northwick pain score 44.4 ± 21.8 vs 47.2 ± 27.0 (p = 0.83), or CRP 0.40 ± 0.80 vs 0.60 ± 0.66 (p = 0.94). For patients with degenerative changes, symptom duration was longer than for patients without (10 ± 12.5 vs 5.0 ± 18.0 yrs, p = 0.73). CONCLUSION: In this small study of patients with RA and AS complaining about neck pain, BME was found in many different cervical sites, including the facet joints and the spinous processes. However, the occurrence and severity of BME did not correlate with the severity of neck pain.
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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 | 0,006 | 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) | 0,000 | 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 ».