Role of Diffusion-weighted and Contrast-enhanced Magnetic Resonance Imaging in Differentiating Activity of Ankylosing Spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies showed that combining apparent diffusion coefficient (ADC) value with the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) index value might provide a reliable evaluation of the activity of ankylosing spondylitis (AS), and that contrast-enhanced (CE) magnetic resonance imaging (MRI) is unnecessary. However, the results were based on confirming only a small random sample. This study aimed to assess the role of CE-MRI in differentiating the disease activity of AS by comparing ADC value with a large sample. METHODS: A total of 115 patients with AS were enrolled in accordance with Bath AS Disease Activity Index and laboratory indices, and 115 patients were divided into two groups, including active group (n = 69) and inactive group (n = 46). SPARCC, ΔSI, and ADC values were obtained from the short tau inversion recovery (STIR), diffusion-weighted imaging (DWI), and CE-MRI, respectively. One-way analysis of variance and receiver operating characteristic analysis were performed for all parameters. RESULTS: The optimal cutoff values (with sensitivity, specificity, respective area under the curve, positive likelihood ratio, and negative likelihood ratio) for the differentiation between active and inactive groups are as follows: SPARCC = 6 (72.06%, 82.61%, 0.836, 4.14, 0.34); ΔSI (%) = 153 (80.6%, 84.78%, 0.819, 5.3, 0.23); ADC value = 1.15 × 10-3 mm2/s (72.73%, 81.82%, 0.786, 4, 0.33). No statistical differences were found among the predictive values of SPARCC, ΔSI, and ADC. Multivariate analysis showed no significant difference between the combination of SPARCC and ADC values with and without ΔSI. CONCLUSIONS: Using large sample, we concluded that the combination of STIR and DWI would play significant roles in assessing the disease activity, and CE-MRI sequence is not routinely used in imaging of AS to avoid renal fibrosis and aggravation of kidney disease.
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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 ».