Dactylitis: A hallmark of psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Dactylitis-long considered a hallmark clinical feature of psoriatic arthritis (PsA)-occurs in 16-49% of patients with PsA. In this review, we discuss the pathology of dactylitis in PsA and clinical and imaging tools used to diagnose and monitor dactylitis. METHODS: PubMed literature searches were conducted using the terms psoriatic arthritis, dactylitis, pathology, imaging, ultrasound, magnetic resonance imaging, clinical, and indices. Articles were deemed relevant if they provided insight into the pathology, diagnosis, and/or monitoring of dactylitis in PsA, or if they discussed clinical or imaging indices used to assess dactylitis. RESULTS: Dactylitis in PsA often occurs asymmetrically, involves the feet more than the hands, and affects multiple digits simultaneously. Although dactylitis can be assessed clinically, imaging (radiography, ultrasound, magnetic resonance imaging, and bone scintigraphy) has provided key insights by documenting the various anatomic targets affected. Although inflammation can occur in most of the digital compartments, the nail has not been as well studied in dactylitic digits. Outcome measures for dactylitis range from dichotomous documentation to the Leeds dactylometer. Imaging outcome tools utilizing magnetic resonance imaging or ultrasound are under development. CONCLUSION: Dactylitis, which is associated with more erosive forms of PsA, is often the inaugural feature of PsA and may be the only feature for months to years. Early diagnosis and treatment of PsA favors better outcomes, possibly mitigating radiographic progression and destructive changes. Ultrasound and magnetic resonance imaging are useful tools that have not only shed light on the diverse tissues affected in dactylitis but can also be used to document ongoing inflammation. Ultrasound imaging dactylitis scores are being developed that will assist in diagnosing and documenting which compartments optimally respond to various treatment modalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».