Bone edema on magnetic resonance imaging is highly associated with low bone mineral density in patients with ankylosing spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to assess the relationship between bone marrow edema (BME) on magnetic resonance imaging (MRI) and bone mineral density (BMD) in patients with ankylosing spondylitis (AS). METHODS: The study included 333 patients with AS who underwent BMD measurements and axial MRI. Additionally, 106 normal controls were included. The modified New York criteria were used as the classification criteria of AS. Clinical, laboratory, and imaging data were collected and analyzed. Lumbar spine and proximal femur BMD were assessed using dual-energy X-ray absorptiometry. Low BMD was defined by a Z-score ≤-2. The Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) MRI index was used to assess inflammation at the sacroiliac joint (SIJ) and spine. RESULTS: Among the 333 patients, the male:female ratio was 4.6:1, mean patient age was 28.5±10.6 years, and mean disease duration was 7.3±6.8 years. The prevalences of low BMD, osteopenia, and osteoporosis were significantly higher among AS patients than among controls (19.8%, 62.8%, and 5.7% vs. 4.7%, 33.0%, and 0%, respectively, P = 0.000). The BMD values were significantly lower and prevalences of low BMD at both the spine and femur were significantly higher among patients with BME on MRI than among those without BME. Multivariate logistic regression analysis showed that male sex (OR 3.87, 95% CI 1.21-7.36, P = 0.023), high ASDAS-CRP score (OR 2.83, 95% CI 1.36-4.76, P = 0.015), the presence of BME on sacroiliac MRI (OR 2.83, 95% CI 1.77-6.23, P = 0.000) and spinal MRI (OR 4.06, 95% CI 1.96-8.46, P = 0.000), and high grade of sacroiliitis (OR 2.93, 95% CI 1.82-4.45, P = 0.002) were risk factors for low BMD (any site). The SPARCC scores of the SIJ were negatively correlated with femoral BMD (r = -0.22, 95% CI -0.33 to -0.10, P = 0.000). Additionally, the SPARCC scores of the spine were negatively correlated with BMD values (r = -0.23, 95% CI -0.36 to -0.09, P = 0.003) and Z-scores (r = -0.24, 95% CI -0.36 to -0.12, P = 0.001) at the spine. CONCLUSION: Low BMD is common in AS patients. BME on MRI is highly associated with low BMD at both the spine and femur.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».