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Enregistrement W2958630921 · doi:10.1002/art.41037

Magnetic Resonance Imaging of Lesions in the Sacroiliac Joints for Differentiation of Patients With Axial Spondyloarthritis From Control Subjects With or Without Pelvic or Buttock Pain: A Prospective, Cross‐Sectional Study of 204 Participants

2019· article· en· W2958630921 sur OpenAlexaboutno aff
Sengül Seven, Mikkel Østergaard, Lone Morsel‐Carlsen, Inge Juul Sørensen, Birthe Bonde, Gorm Thamsborg, Jens Jørgen Lykkegaard, Oliver Hendricks, Niklas Rye Jørgensen, Susanne Juhl Pedersen

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRigshospitaletGigtforeningen
Mots-clésMagnetic resonance imagingMedicineSacroiliac jointCross-sectional studyProspective cohort studyRadiologySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate whether different types of sacroiliac (SI) joint lesions identified by magnetic resonance imaging (MRI) could differentiate axial spondyloarthritis (SpA) from conditions with buttock or pelvic pain attributable to other reasons, including postpartum women and healthy subjects. METHODS: The study was designed as a prospective, cross-sectional study involving 204 participants, comprising patients with axial SpA (n = 41) and control groups of subjects with or without SI joint pain, including patients with lumbar disc herniation (n = 25), women with (n = 46) or without (n = 14) postpartum buttock/pelvic pain (having given birth within the preceding 4-16 months), hospital cleaning staff (n = 26), long-distance runners (n = 23), and healthy men (n = 29). Participants underwent clinical examination and MRI, and MRIs were evaluated in a blinded manner by 2 readers according to the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) SI joint inflammation and structural lesion scores. SPARCC score cutoff levels were defined as scores above a certain threshold. Primary analyses were based on reader agreement with regard to the presence of SI joint pathologic features on MRI ("concordant reads"). Sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values were calculated. RESULTS: SI joint ankylosis and backfill were detected by MRI only in patients with axial SpA (32% and 37%, respectively), while bone marrow edema (BME) and fat lesions were seen in all non-axial SpA control groups (3-39% with BME and 4-14% with fat lesions). SI joint erosion was present only in patients with axial SpA and in women with postpartum buttock/pelvic pain (at erosion score cutoffs of >1 and >4, 61% and 34%, respectively, in patients with axial SpA, and 9% and 2%, respectively, in women with postpartum buttock/pelvic pain). A SPARCC BME score of ≥5 was present only in patients with axial SpA (56%) and in women with postpartum buttock/pelvic pain (24%), while fat lesions were present, albeit rarely, at high SPARCC cutoff scores in nearly all groups. Of the 38 women from the non-postpartum control groups who had given birth (mean time since birth 9.7 years), 2 (5%) had BME, whereas none had SI joint erosion or fat lesions, and none had a BME score of ≥4. CONCLUSION: BME and fat lesions were most pronounced in patients with axial SpA, but also occurred in other groups, particularly women with postpartum buttock/pelvic pain. Erosion above a certain SPARCC score threshold as well as backfill and ankylosis were highly specific for axial SpA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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