Toward Establishing a Standardized Magnetic Resonance Imaging Scoring System for Temporomandibular Joints in Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The temporomandibular joints (TMJs) are frequently affected in children with juvenile idiopathic arthritis (JIA). Early detection is challenging, as major variation is present in scoring TMJ pathology on magnetic resonance imaging (MRI). Consensus-driven development and validation of an MRI scoring system for TMJs has important clinical utility in timely improvement of diagnosis and serving as an outcome measure. We report on a multi-institutional collaboration toward developing a TMJ MRI scoring system for JIA. METHODS: Seven readers independently assessed MRI scans from 21 patients (42 TMJs, from patients ages 6-16 years) using 3 existing MRI scoring systems from American, German, and Swiss institutions. Reliability scores, scoring system definitions, and items were discussed among 10 JIA experts through 2 rounds of Delphi surveys, nominal group voting, and subsequent consensus meetings to create a novel TMJ MRI scoring system. RESULTS: Average-measure absolute agreement intraclass correlation coefficients (avICCs) for the total scores of all 3 scoring systems were highly reliable at 0.96 each. Osteochondral items showed higher reliability than inflammatory items. An additive system was deemed preferable for assessing minor joint changes over time. Eight items were considered sufficiently reliable and/or important for integration into the consensus scoring system: bone marrow edema and enhancement (avICC 0.57-0.61, smallest detectable difference [SDD] ± 45-63% prior to redefining), condylar flattening (avICC 0.95-0.96, SDD ± 23-28%), effusions (avICC 0.85-0.88, SDD ± 25-26%), erosions (avICC 0.94, SDD ± 20%), synovial enhancement and thickening (previously combined, avICC 0.90-0.91, SDD ± 33%), and disk abnormalities (avICC 0.90, SDD ± 19%). CONCLUSION: A novel TMJ MRI scoring system was developed by consensus. Further iterative refinements and reliability testing are warranted in upcoming studies.
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 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 | 0,060 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».