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Enregistrement W2912876613 · doi:10.3899/jrheum.180557

Repair of Erosions in Patients with Rheumatoid Arthritis

2019· article· en· W2912876613 sur OpenAlexvenueno aff
Kristina Forslind, Kerstin Eberhardt, Björn Svensson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesReumatikerförbundetStiftelsen för Bistånd åt Rörelsehindrade i Skåne
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisRheumatoid factorInternal medicineSurgeryArthritisCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the occurrence of repair in a cohort of conventionally treated patients with early rheumatoid arthritis over 8 years. METHODS: There were 395 patients included in the BARFOT study having radiographs of hands and feet at inclusion, and at 1, 2, 5, and 8 years, which were chronologically scored for erosions by the Sharp/van der Heijde method. An erosion with repair was defined as an erosion that has become partially or totally filled, with or without sclerosis. RESULTS: Erosions with repair were observed in 64 patients (16%) at 1 year, 113 (29%) at 2 years, 142 (36%) at 5 years, and 200 (51%) at 8 years. At the 1-year visit, 13% of the patients with at least 1 new erosion showed repair versus 3% of the patients with no new erosions (p = 0.001). At 2, 5, and 8 years the corresponding figures were 22% and 6%, 28% and 8%, and 39% and 11%, respectively (all p = 0.001). The sum of all repaired erosions correlated strongly with the sum of all erosions and with the sum of all erosion scores (ρ = 0.79 and 0.77). Presence of rheumatoid factor (RF) and anticyclic citrullinated peptide antibodies (anti-CCP) was significantly associated with both new erosions and repair. CONCLUSION: Repair was more common than previously described. The frequency of repair increased over time and was associated with the number of erosions. RF- and anti-CCP-positivity, patient age, and presence of erosions at baseline were independent predictors of repair.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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