Diffusion-weighted imaging versus short tau inversion recovery sequence: Usefulness in detection of active sacroiliitis and early diagnosis of axial spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the utility of Diffusion weighted imaging (DWI) with short tau inversion recovery (STIR) sequence in the diagnosis of early axial spondyloarthritis (SpA). METHODS: Three hundred and five patients with chronic back pain were recruited consecutively from 3 rheumatology centers. Clinical, radiological and blood parameters were recorded. Patients with back pain duration no more than 3 years were classified as having early disease. STIR sequence and DWI of the sacroiliac joints were obtained and assessed using the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) method. The Assessment in Spondyloarthritis international Society definition was used to define positive STIR and DWI. Results were compared to expert diagnosed axial SpA. RESULTS: When compared to STIR sequence, DWI had similar sensitivity (STIR 0.29, DWI 0.30) and specificity (STIR 0.97, DWI 0.92) in diagnosing sacroiliitis. However, STIR sequence had better reliability (STIR 0.78, DWI 0.61). In early disease group, DWI was not better than STIR sequence in detecting active sacroiliitis (sensitivity DWI vs STIR: 0.34 vs 0.36; specificity DWI vs STIR: 0.93 vs 0.93; positive predictive value DWI vs STIR: 0.92 vs 0.92; negative predictive value DWI vs STIR: 0.36 vs 0.37). Using the Assessment in SpondyloArthritis international Society (ASAS) classification criteria, 67/98 patients with early disease (sensitivity 0.91 specificity 0.90) and 221/305 overall (sensitivity 0.90; specificity 0.92) were classified as axial SpA. Among the expert diagnosed axial SpA patients who did not meet the ASAS criteria, only 2 had positive DWI. CONCLUSION: DWI and STIR have similar sensitivity in diagnosing axSpA in early disease. However, the use of DWI is limited by poorer reliability when compared with STIR.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».