Sensitivity and Specificity of Radiographic Scoring Instruments for Detecting Change in Axial Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is no widely recognized method used to assess axial disease in psoriatic arthritis (PsA). We aimed to determine the sensitivity to change of the Bath Ankylosing Spondylitis Radiology Index for the spine (BASRI-s), the modified Stoke Ankylosing Spondylitis Spine Score (mSASSS), the Radiographic Ankylosing Spondylitis Spine Score (RASSS), and the PsA Spondylitis Radiology Index (PASRI) in axial PsA. METHODS: Radiographs of 105 patients with axial PsA were retrieved for 2 time points at least 2 years apart and subsequently anonymized. All radiographs were scored by 3 rheumatologists blinded to name and order of examination using an electronic application that allowed recording of disease manifestations specific to axial PsA and automatically calculated the BASRI-s, mSASSS, RASSS, and PASRI scores. An independent expert determined whether there was true radiographic progression from an overall impression after viewing the radiographs with knowledge of chronologic order. The sensitivity, specificity, and odds ratios for every 1-unit increase in the scores were determined to identify true change. RESULTS: Of the patients studied, 25 (24%) showed progression, as determined by the independent expert. The respective sensitivity and specificity values for an increase in score to detect true change were as follows: 0.48 and 0.78 (BASRI-s), 0.52 and 0.84 (mSASSS), 0.44 and 0.84 (RASSS), and 0.52 and 0.74 (PASRI). Logistic regression analyses showed that an increase of 1 point in the respective scores was associated with the following odds ratios for identifying true progression: BASRI-s 3.0, mSASSS 5.27, RASSS 3.70, and PASRI 3.06. CONCLUSION: Available scoring systems for quantifying radiographic axial PsA have moderate sensitivity but high specificity for detecting true change.
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 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 | 0,024 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».