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Enregistrement W2585106959 · doi:10.1093/rheumatology/kex390.004

4. The Natural History of Enthesitis-related Arthritis on Biologic Therapy

2017· article· en· W2585106959 sur OpenAlexaboutno aff
Debajit Sen, Y. Ioannou

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural historyEnthesitisMedicineArthritisInternal medicinePsoriatic arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Magnetic resonance imaging (MRI) can provide a wealth of information about inflammation, erosions, fusion and fat metaplasia in the sacroiliac joints (SIJs) of patients with enthesitis-related arthritis (ERA). However, there is currently a lack of information regarding the natural history of imaging features in ERA patients with axial disease who are treated with biologic therapy. For example, it is unclear whether biologic treatment prevents fusion of the sacroiliac joints, and the relationship between bone marrow oedema and fat metaplasia is uncertain. Aim: To evaluate the effect of treatment on imaging features in young patients with ERA receiving biologic therapy. Methods: A picture archiving and communication system (PACS) search was used to identify all adolescent and young adult patients aged 12-24 with ERA who had undergone at least three MRI scans of the SIJs, over at least a two-year period, with scans before and after anti-TNF treatment. For each scan, inflammation severity was scored on short tau inversion recovery (STIR) images using the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada scoring system1. Additionally, structural features (specifically erosions, fat metaplasia and fusion) were assessed using a recently proposed structural score2. The images were assessed by a consultant musculoskeletal radiologist with over 25 years of experience in musculoskeletal MRI. Pre- and post-treatment scores were compared using a multilevel mixed-effects linear regression model, which accounted for clustering effects.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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