Radiographs in screening for sacroiliitis in children: what is the value?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to evaluate the diagnostic utility of pelvic radiographs versus magnetic resonance imaging (MRI) of the sacroiliac joints in children with suspected sacroiliitis. METHODS: This was a retrospective cross-sectional study of children with suspected or confirmed spondyloarthritis who underwent pelvic radiograph and MRI within 6 months of one another. Images were scored independently by five raters. Interrater reliability was calculated using Fleiss's kappa coefficient (κ). Test properties of radiographs for depiction of sacroiliitis were calculated using MRI global sacroiliitis impression as the reference standard. RESULTS: The interrater agreement for global impression was κ = 0.34 (95% CI 0.19-0.52) for radiographs and κ = 0.72 (95% CI 0.52-0.86) for MRI. Across raters, the sensitivity of radiographs ranged from 25 to 77.8% and specificity ranged from 60.8 to 92.2%. Positive and negative predictive values ranged from 25.9 to 52% and from 82.7 to 93.9%, respectively. The misclassification rate ranged from 6 to 17% for negative radiographs/positive MRI scans and from 48 to 74% for positive radiographs/negative MRI scans. When the reference standard was changed to structural lesions consistent with sacroiliitis on MRI, the misclassification rate was higher for negative radiographs/positive MRI scans (9-23%) and marginally improved for positive radiographs/negative MRI scans (33-52%). CONCLUSION: Interrater reliability of MRI was superior to radiographs for global sacroiliitis impression. Misclassification for both negative and positive radiographs was high across raters. Radiographs have limited utility in screening for sacroiliitis in children and result in a significant proportion of both false negative and positive findings versus MRI findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».