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Enregistrement W2905362146 · doi:10.1002/jmri.26568

Whole‐lesion ADC histogram analysis and the spondyloarthritis research consortium of canada (SPARCC) MRI index in evaluating the disease activity of ankylosing spondylitis

2018· article· en· W2905362146 sur OpenAlexaboutno aff
Fengxian Wang, Chen Chu, Li Zhu, Cheng Zhao, Wei Yu, Weibo Chen, Jian He, Lingyun Sun, Zhengyang Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineAnkylosing spondylitisReceiver operating characteristicBASDAIEffective diffusion coefficientNuclear medicinePercentileDiffusion MRIRadiologyMagnetic resonance imagingDiseasePathologyInternal medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Conventional MRI is limited in quantitative evaluation of ankylosing spondylitis (AS) activity states. A comparison of the effectiveness of the whole‐lesion apparent diffusion coefficient (ADC) histogram analysis with the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) MRI index in evaluating the disease activity of AS might aid in this assessment. Purpose To compare the effectiveness of the whole‐lesion ADC histogram analysis with the SPARCC MRI index in evaluating the disease activity states of AS. Study Type Prospective. Population A total of 57 AS patients and 27 healthy matched volunteers were included. Field Strength/Sequence 3.0T MR including a diffusion‐weighted imaging (DWI) sequence (b = 0, 1000 s/mm2). Statistical Tests One‐way analysis of variance (ANOVA) and Scheffe's post‐hoc was used to compare the parameters among different groups. A receiver operating characteristic (ROC) analysis and the Spearman rank correlation were performed to test the diagnostic performance of all parameters in distinguishing different disease activity states and determining the correlations between them. Assessment AS disease activity states was evaluated according to the Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score (ASDAS). Initial DWI images and corresponding ADC maps were imported into our in‐house software. Regions of interest (ROIs) were drawn in all slices and the relevant parameters were derived simultaneously. The SPARCC MRI index scores were counted artificially based on T2‐PDW‐SPAIR images. Results The ADCmean, ADC percentiles, and SPARCC MRI index of the active group were significantly higher than the inactive and control groups (all P < 0.001). The 90th percentile could differentiate the inactive from the control group and the low disease activity group from the inactive group (P = 0.011 and 0.006, respectively). The 50th percentile of the high disease activity group was significantly higher than the low group (P = 0.004), while the SPARCC MRI index of the very high disease activity group was higher than the high group (P < 0.001). Data Conclusion The whole‐volume ADC histogram analysis was superior to the SPARCC MRI index in assessing AS activity states. Level of Evidence: 1 Technical Efficacy: Stage 2 J. Magn. Reson. Imaging 2019;50:114–126.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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