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Enregistrement W2580573307

Which joints and why do rheumatologists scan in rheumatoid arthritis by ultrasonography? A real life experience.

2017· article· en· W2580573307 sur OpenAlexaff
Sibel Zehra Aydın, Salih Pay, Nevsun İnanç, Sevil Kamalı, Ömer Karadağ, Paul Emery, Maria Antonietta D’Agostino

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisSynovitisUltrasonographyClinical PracticePhysical therapyDiseaseRadiologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Ultrasonography (US) has been demonstrated to improve assessment of synovitis and disease activity in rheumatoid arthritis (RA). However, the utility and feasibility of US in RA in clinical practice in real life is not known. We aimed to investigate: i) the indications for performing US in RA in daily practice; and ii) whether the number of scanned joints varies according to the purpose. METHODS: Consecutive patients who had a US scan either for diagnosis or follow-up for RA from 5 centres were recruited. The sonographers were asked to mark the joints that had a US scan and grade their findings. Descriptive analysis was applied to find out the sites and the number of joints scanned and compared according to the indications of US. RESULTS: Two hundred consecutive patients were recruited. The most common indication was assessing disease activity (48.5%) followed by diagnosis (45.5 %). Wrists (66%) and MCPs (63.5) were the most frequently scanned joints followed by knees (26%), PIPs (20%). The number of joints scanned by US was significantly higher when performed for diagnostic purposes as compared to assessing disease activity and guidance for injections (p=0.001). CONCLUSIONS: The current data highlight differences between the numbers of joints for which that the clinician feels necessary to perform US in real life. This observation may be a guide when providing recommendations regarding which joints need to be scanned according to the indication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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