T2 Mapping as a New Method for Quantitative Assessment of Cartilage Damage in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rheumatoid arthritis (RA) is associated with damage of the articular cartilage and the periarticular bone. While imaging of bone damage has substantially improved in recent years, direct imaging of the articular cartilage of the hand joints in patients with RA is still challenging. The study used T2 mapping of the finger joints to assess cartilage damage in RA. METHODS: Magnetic resonance imaging (MRI) at 3 Tesla was done in 30 patients with RA, and T2 relaxation times visualizing alteration in the collagen network and hydration of articular cartilage were mapped in 6 cartilage regions of the metacarpophalangeal (MCP) joints 2 and 3. Values were related to autoantibody status [anticitrullinated protein antibodies (ACPA), rheumatoid factor (RF)], disease duration, and disease activity as well as sex and age of the patients. RESULTS: T2 relaxation times could be reliably measured in the 6 regions of the MCP joints. Significantly higher relaxation times indicating more advanced cartilage alterations were observed in the metacarpal heads of ACPA-positive (p = 0.001-0.010) and RF-positive patients (p = 0.013-0.025) as well as those with longer disease duration (> 3 yrs; p = 0.028-0.043). Current disease activity, sex, and age did not influence T2 relaxation times. CONCLUSION: These data show that cartilage damage can be localized and quantified in the hand joints of patients with RA by T2 mapping. Further, ACPA and RF positivity as well as disease duration appear to be the crucial factors influencing cartilage damage.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».