Detection of Sacroiliitis by Short-tau Inversion Recovery and T2-weighted Turbo Spin Echo Sequences: Results from the SIMACT Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare proton density-weighted short-tau inversion recovery (PD-STIR) and T2-weighted fat-suppressed turbo spin echo (T2-FS) sequences for detecting osteitis lesions of the sacroiliac joints (SIJ) in patients with chronic low back pain (CLBP). METHODS: This prospective study included 110 patients with CLBP and suspected spondyloarthritis and 18 healthy controls. All 128 participants (age range: 19-57 yrs) underwent 3.0 Tesla magnetic resonance imaging (MRI) of the SIJ including PD-STIR and T2-FS. Two readers independently scored PD-STIR and T2-FS images for osteitis in separate sessions. Sum scores and signal-to-noise (SNR) and contrast-to-noise (CNR) ratios were calculated. Images were further analyzed as to whether they fulfilled the Assessment of SpondyloArthritis international Society (ASAS) criterion of a positive MRI (MRI+). Interreader agreement was calculated using intraclass correlation coefficients. RESULTS: Average osteitis sum scores were higher for T2-FS images (mean sum score of 4.10 in T2-FS vs 2.55 in PD-STIR, p = 0.017). Mean SNR was 16.54 for PD-STIR and 37.30 for T2-FS (p = 0.0289). Mean CNR was 4.14 for PD-STIR and 20.20 for T2-FS (p = 0.0212). For both readers, the ASAS MRI+ definition was more often fulfilled by T2-FS than by PD-STIR images, resulting in more patients being classified as having axial spondyloarthritis (axSpA): 68 patients using T2-FS versus 58 patients using PD-STIR. Interreader intraclass correlation coefficients were very good for both PD-STIR (0.91) and T2-FS (0.86). CONCLUSION: T2-FS sequences improve image quality and hence the detection of osteitis compared to the PD-STIR sequence. More patients were classified as axSpA based on a positive MRI by T2-FS.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».