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Enregistrement W2768755701 · doi:10.1186/s12891-017-1861-1

Quantifying bone marrow inflammatory edema in the spine and sacroiliac joints with thresholding

2017· article· en· W2768755701 sur OpenAlexaboutno aff
Ioanna Chronaiou, Ruth Stoklund Thomsen, Else Marie Huuse, Leslie R. Euceda, Susanne Juhl Pedersen, Mari Hoff, Beathe Sitter

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Mots-clésMedicineOrthopedic surgeryRheumatologySports medicineBone marrowSacroiliac jointRadiologyEdemaInternal medicinePathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psoriatic Arthritis (PsA) is a chronic inflammatory arthritis that develops in patients with psoriasis. Inflammatory edema in the spine may reflect subclinical disease activity and be a predictor of radiographic progression. A semi-quantitative method established by the spondyloarthritis research consortium of Canada (SPARCC) is commonly used to assess the disease activity in MR images of the spine. This study aims to evaluate thresholding for quantification of subtle bone marrow inflammation in the spine and the sacroiliac (SI) joints of patients with PsA and compare it with the SPARCC scoring system. METHODS: Short tau inversion recovery (STIR) MR images of the spine (N = 85) and the SI joints (N = 95) of patients with PsA (N = 41) were analyzed. A threshold was applied to visible bone marrow in order to mask areas with higher signal intensity, which are consistent with inflammation. These areas were considered as inflammatory lesions. The volume and relative signal intensity of the lesions were calculated. Results from thresholding were compared to SPARCC scores using linear mixed-effects models. The specificity and sensitivity of thresholding were also calculated. RESULTS: A significant positive correlation between the volumes and mean relative signal intensities, which were calculated by thresholding analysis, and the SPARCC scores was detected for both spine (p < 0.001) and SI joints (p < 0.001). For the spine, thresholding had sensitivity and specificity of 83% and 76% respectively, while for the SI joints the values were 51% and 88% respectively. CONCLUSIONS: Thresholding allows quantification of subtle bone marrow inflammatory edema in patients with psoriatic arthritis, and could support SPARCC scoring of the spine. Improved image processing and inclusion of automatic segmentation are required for thresholding of STIR images to become a rapid and reliable method for quantitative measures of inflammation. TRIAL REGISTRATION: NCT02995460 (December 14, 2016) - Retrospectively registered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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