The Dorsal 4-finger Technique: A Novel Method to Examine Metacarpophalangeal Joints in Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the dorsal 4-finger technique (DFFT) in examining metacarpophalangeal (MCP) joints of patients with rheumatoid arthritis (RA) and compare it to the traditional 2-finger technique (TFT) using ultrasound (US) as a gold standard. METHODS: Four rheumatologists evaluated 180 MCP joints of 18 patients with RA. All patients underwent US for greyscale (GSUS) and power Doppler US (PDUS). Agreements between rheumatologists, the 2 techniques, and US were evaluated using Cohen κ and the first-order agreement coefficient (AC1) κ methods. RESULTS: The population comprised 17 females (94.4%) with a mean (SD) age and disease duration of 56.8 (14.4) and 21.8 (12.9) years, respectively. Eight patients (44.4%) were taking methotrexate monotherapy, while 10 patients (55.6%) were receiving biologics. US evaluation revealed 69 (38.3%) and 30 (16.7%) joints exhibited synovitis grade 2-3 by GSUS and PDUS, respectively. Effusion was documented in 30 joints (16.7%). The mean intraobserver agreement using the DFFT and TFT were 80.5% and 86%, respectively. The mean interobserver agreements using the DFFT and TFT were 84% and 74%, respectively. κ agreement with US findings was similar for both techniques in tender joints but was higher for the DFFT in nontender joints (0.33 vs 0.07, p = 0.015 for GSUS) and (0.48 vs 0.11, p = 0.002 for PDUS). The DFFT had a higher sensitivity in detecting ballottement by GSUS (0.47 vs 0.2, p < 0.001) and PDUS (0.60 vs 0.27, p < 0.001). CONCLUSION: The DFFT is a novel, reproducible, and reliable method to examine MCP joints, and it has a better correlation with US than the traditional TFT.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».