Radiologic approach to axial spondyloarthritis: where are we now and where are we heading?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Current emphasis on diagnosing axial spondyloarthritis (axSpA) in early stage enforced the search for sensitive and specific diagnostic algorithms with the use of imaging methods. The aim of this review was to summarise current recommendations concerning the use of imaging techniques in diagnostics and monitoring of axSpA as well as to outline possible future directions of the development in this field. MEDLINE database was searched between March and April 2018. In the first phase, such keywords were applied: 'ASAS', 'EULAR', 'ASAS-EULAR', 'ASAS/OMERACT', 'axial spondyloarthritis', while in the second step: 'axial spondyloarthritis', 'ankylosing spondylitis', 'magnetic resonance imaging', 'computed tomography', and 'radiography', 'imaging'. An up-to-date summary of European League Against Rheumatism (EULAR) recommendations enriched with recent updates of Assessment of Spondyloarthritis International Society (ASAS) diagnostic criteria regarding imaging in axSpA course was created. Moreover, we outlined the role of new in this field, promising imaging techniques, such as diffusion-weighted imaging and dynamic contrast-enhanced sequences in magnetic resonance imaging (MRI) or low-dose computed tomography (CT). As precise monitoring of axSpA activity is vital, we reviewed the most precise methods: semiquantitative scores (e.g., Spondyloarthritis Research Consortium of Canada scores or CT Syndesmophyte Score) and quantitative analysis of MRI-based apparent diffusion coefficient or perfusion maps and enhancement curves. According to EULAR and ASAS recommendations, radiography and MRI still remain basic methods of axSpA diagnostics and monitoring. However, the knowledge of state-of-the-art international guidelines combined with the awareness of emerging imaging methods is the key to effective management of axSpA.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle