Whole-body Magnetic Resonance Imaging in Inflammatory Arthritis: Systematic Literature Review and First Steps Toward Standardization and an OMERACT Scoring System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Whole-body magnetic resonance imaging (WB-MRI) is a relatively new technique that can enable assessment of the overall inflammatory status of people with arthritis, but standards for image acquisition, definitions of key pathologies, and a quantification system are required. Our aim was to perform a systematic literature review (SLR) and to develop consensus definitions of key pathologies, anatomical locations for assessment, a set of MRI sequences and imaging planes for the different body regions, and a preliminary scoring system for WB-MRI in inflammatory arthritis. METHODS: An SLR was initially performed, searching for WB-MRI studies in arthritis, osteoarthritis, spondyloarthritis, or enthesitis. These results were presented to a meeting of the MRI in Arthritis Working Group together with an MR image review. Following this, preliminary standards for WB-MRI in inflammatory arthritides were developed with further iteration at the Working Group meetings at the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) 2016. RESULTS: The SLR identified 10 relevant original articles (7 cross-sectional and 3 longitudinal, mostly focusing on synovitis and/or enthesitis in spondyloarthritis, 4 with reproducibility data). The Working Group decided on inflammation in peripheral joints and entheses as primary focus areas, and then developed consensus MRI definitions for these pathologies, selected anatomical locations for assessment, agreed on a core set of MRI sequences and imaging planes for the different regions, and proposed a preliminary scoring system. It was decided to test and further develop the system by iterative multireader exercises. CONCLUSION: These first steps in developing an OMERACT WB-MRI scoring system for use in inflammatory arthritides offer a framework for further testing and refinement.
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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 | 0,083 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».