Prevalence of Sacroiliitis in Inflammatory Bowel Disease Using a Standardized Computed Tomography Scoring System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is an increasing emphasis on the early identification and treatment of ankylosing spondylitis (AS) of which the hallmark is sacroiliitis. Patients with inflammatory bowel disease (IBD) are at increased risk of AS and often receive computed tomography (CT) scans of their abdomen, affording clinicians the opportunity to determine the presence of sacroiliitis. Previous studies using CT have relied only on the radiologist's gestalt or a nonvalidated adaptation of the modified New York criteria. Our aim is to assess the prevalence of sacroiliitis in IBD using a validated screening tool and to determine how frequently these patients are referred for rheumatologic evaluation. METHODS: Patients with IBD were recruited from an IBD clinic. Control patients were recruited from a urology clinic and were confirmed to be without back pain, spondylitis, psoriasis, colitis, or uveitis by chart review. CT scans were read by 2 blinded readers and sacroiliitis was defined by the presence of ankylosis or a total erosion score of ≥3. RESULTS: CT scans were available in 233 Crohn's disease (CD) patients, 83 ulcerative colitis (UC) patients, and 108 control patients, and sacroiliitis was seen in 15%, 16.9%, and 5.6% of patients, respectively. The prevalence was higher in patients with IBD than in controls (P = 0.007), with no significant difference between CD and UC patients. Of the 49 IBD patients found to have sacroiliitis by CT scan, only 5 had been referred to a rheumatologist. CONCLUSION: There is a 3-fold higher prevalence of sacroiliitis in IBD compared with controls. Despite a growing awareness of this increased prevalence, many patients are not referred to a rheumatologist.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».