Platelet Indices Are Associated with Disease Activity Scores and the Severity of Sacroiliitis on Magnetic Resonance Imaging in Axial Spondyloarthritis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the associations among platelet indices, disease activity scores, and inflammatory markers in axial spondyloarthritis, and to determine the relation between platelet indices and inflammation measured on magnetic resonance imaging (MRI). Methods The study included 161 patients who fulfilled Assessment of Spondyloarthritis International Society criteria. Platelet indices such as mean platelet volume (MPV), plateletcrit (PCT), platelet large cell ratio (PLCR), and platelet distribution width (PDW) were measured. Ninety patients underwent sacroiliac (SI) MRI at baseline. Bone marrow edema (BME) and erosion on MRI were scored using the SPondyloArthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) method. Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI), Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index (BASFI), Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score (ASDAS) and spinal radiologic progression were also assessed. The associations among platelet indices and disease activity scores and inflammatory markers were evaluated. Results Of the 161 patients, 130 (81%) were male. MPV, PLCR, and PDW were negatively associated with ASDAS and inflammatory marker expression, whereas PCT was positively associated with these parameters. MPV, PLCR, and PDW were negatively associated with BME and erosion scores on SI MRI. However, platelet indices were not associated with the BASDAI and BASFI. The mean erythrocyte sedimentation rate, C-reactive protein, and BME and erosion scores were significantly higher in patients with low MPV. Changes in MPV, PCT, and PDW at baseline and after one year were associated with changes in ASDAS and inflammatory marker expression. Conclusion Platelet indices are associated with ASDAS, inflammatory marker levels, and severity of BME and erosion measured on MRI.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».