The Use of Magnetic Resonance Imaging in Axial Spondyloarthritis: Time to Bridge the Gap Between Radiologists and Rheumatologists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Magnetic resonance imaging (MRI) is involved in the assessment of axial spondyloarthritis (axSpA); however, anecdotal evidence suggests diverse practice among radiologists. The objective of this study was to describe current practice in the use of MRI for assessment of axSpA by UK radiologists. METHODS: Six hundred ninety-nine UK radiologists were invited to complete an online survey. Availability of MR scanners, familiarity with axSpA disease-specific lesions, and MRI protocols and definitions of positive sacroiliac joint (SIJ) or spinal MRI were assessed. RESULTS: Two-hundred sixty-nine radiologists (38%) from 131/180 (73%) acute UK National Health Service trusts/health boards responded. MRI waiting times < 2 months were reported by 90% of radiologists. Twenty-nine radiologists (11%) used contrast as standard, 256 (91%) used T1 and short-tau inversion recovery, and 172 (64%) also used T2 sequences. Five percent scanned only SIJ, 33% scanned SIJ and lumbar spine, 29% scanned SIJ and thoracolumbar spine, and 30% scanned SIJ and the whole spine. Mean scan time was 34 min. Eighteen percent did not use the subchondral bone marrow edema of the SIJ to help diagnose axSpA and 18% did not use the inflammatory vertebral corner lesions to assist diagnosis. Awareness of axSpA was reported by 75% of radiologists, and awareness of definitions for positive MRI of SIJ and spine by 31% and 25%, respectively. CONCLUSION: These data highlight the need for better rheumatology-radiology collaboration on the identification of diagnostic axSpA MRI lesions and support the need for a consensus on the most appropriate MRI protocols for the assessment of axSpA.
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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 | 0,007 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».