Six-joint ultrasound in rheumatoid arthritis: a feasible approach for implementing ultrasound in remission.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Subclinical disease activity in rheumatoid arthritis (RA) detected by imaging methods is predictive for flares and damage. Lack of time is the major limitation for not screening for subclinical disease in routine practice. We aimed to determine the most feasible protocol to screen patients with no clinical disease activity by ultrasound (US). METHODS: A hundred consecutive RA patients with no clinical activity according to the physician had an US scan for 38 joints. The prevalence of power Doppler (PD) signal in each joint was determined and different combinations of joints were assessed for their ability to capture this information. The most practical combination with a good sensitivity was tested in another group of 50 RA patients. RESULTS: Having any PD signal was not linked to the disease activity parameters whereas presence of PD of ≥2 was associated with higher DAS28CRP. Sixty patients had at least one joint with PD of grade ≥2 (60%). A combination of the wrists and 2nd-3rd MCP joints bilaterally (PD-6 joints) was able to detect 45/60 (75%) cases with PD signals and 45% of the whole patient population. The correlation between PD-38 and PD-6 joints was excellent (r=0.820, p<0.0001). PD-6 joints in the 2nd cohort was also able to detect 22/50 (44%) of the whole group. CONCLUSIONS: Subclinical disease activity could be detected in 60% of RA patients when 38 joints screened by US. Limiting the screening to wrists, 2nd-3rd MCPs bilaterally was acceptable as it detected 75% of cases with subclinical disease and increased the feasibility.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».