Diffusion-weighted Imaging Is a Sensitive and Specific Magnetic Resonance Sequence in the Diagnosis of Ankylosing Spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We tested the discriminatory capacity of diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DWI) and its potential as an objective measure of treatment response to tumor necrosis factor inhibition in ankylosing spondylitis (AS). METHODS: Three cohorts were studied prospectively: (1) 18 AS patients with Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index > 4, and erythrocyte sedimentation rate > 25 and/or C-reactive protein > 10 meeting the modified New York criteria for AS; (2) 20 cases of nonradiographic axial spondyloarthritis (nr-axSpA) as defined by the Assessment of Spondyloarthritis international Society (ASAS) criteria; and (3) 20 non-AS patients with chronic low back pain, aged between 18 and 45 years, who did not meet the imaging arm of the ASAS criteria for axSpA. Group 1 patients were studied prior to and following adalimumab treatment. Patients were assessed by DWI and conventional magnetic resonance imaging (MRI), and standard nonimaging measures. RESULTS: At baseline, in contrast to standard nonimaging measures, DWI apparent diffusion coefficient (ADC) values showed good discriminatory performance [area under the curve (AUC) > 80% for Group 1 or 2 compared with Group 3]. DWI ADC values were significantly lower posttreatment (0.45 ± 0.433 before, 0.154 ± 0.23 after, p = 0.0017), but had modest discriminating capacity comparing pre- and posttreatment measures (AUC = 68%). This performance was similar to the manual Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) scoring system. CONCLUSION: DWI is informative for diagnosis of AS and nr-axSpA, and has moderate utility in assessment of disease activity or treatment response, with performance similar to that of the SPARCC MRI score.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».