The OMERACT Rheumatoid Arthritis Magnetic Resonance Imaging (MRI) Scoring System: Updated Recommendations by the OMERACT MRI in Arthritis Working Group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Rheumatoid Arthritis (RA) Magnetic Resonance Imaging (MRI) scoring system (RAMRIS), evaluating bone erosion, bone marrow edema/osteitis, and synovitis, was introduced in 2002, and is now the standard method of objectively quantifying inflammation and damage by MRI in RA trials. The objective of this paper was to identify subsequent advances and based on them, to provide updated recommendations for the RAMRIS. METHODS: MRI studies relevant for RAMRIS and technical and scientific advances were analyzed by the OMERACT MRI in Arthritis Working Group, which used these data to provide updated considerations on image acquisition, RAMRIS definitions, and scoring systems for the original and new RA pathologies. Further, a research agenda was outlined. RESULTS: Since 2002, longitudinal studies and clinical trials have documented RAMRIS variables to have face, construct, and criterion validity; high reliability and sensitivity to change; and the ability to discriminate between therapies. This has enabled RAMRIS to demonstrate inhibition of structural damage progression with fewer patients and shorter followup times than has been possible with conventional radiography. Technical improvements, including higher field strengths and improved pulse sequences, allow higher image resolution and contrast-to-noise ratio. These have facilitated development and validation of scoring methods of new pathologies: joint space narrowing and tenosynovitis. These have high reproducibility and moderate sensitivity to change, and can be added to RAMRIS. Combined scores of inflammation or joint damage may increase sensitivity to change and discriminative power. However, this requires further research. CONCLUSION: Updated 2016 RAMRIS recommendations and a research agenda were developed.
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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 | 0,004 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».