Intensity of spinal inflammation is associated with radiological structural damage in patients with active axial spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The aim was to investigate the relationship between the intensity of spinal inflammation using the apparent diffusion coefficient (ADC) and radiographic progression in axial SpA. Methods This is a cross-sectional study of participants with axial SpA and back pain. Clinical, biochemical and radiological parameters were collected. The ankylosing spondylitis disease activity score (ASDAS)-CRP was determined. Radiographic progression was represented by the modified Stoke ankylosing spondylitis spine score (mSASSS). MRI with short tau inversion recovery (STIR) and diffusion-weighted imaging sequences were performed simultaneously. Inflammatory lesions on STIR were used for the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) MRI indexes and as references in outlining regions of interest in ADC maps to produce mean (ADCmean) and maximal (ADCmax) ADC values. Univariate and multivariate linear regression analyses were used to determine independent associations between ADC and radiographic progression. Results The 84 participants with identifiable lesions on spinal ADC maps recruited were characterized by a mean (s.d.) age of 45.01 (13.68) years, long disease duration [13.40 (11.01) years] and moderate clinical disease activity [ASDAS-CRP 2.07 (0.83)]. Multivariate regression analysis using ADCmean as the independent variable showed that age (regression coefficient [B] = 0.34; P = 0.01), male sex (B = 0.25; P = 0.04) and ADCmean (B = 0.30; P = 0.01) were positively associated with mSASSS. Multivariate regression analysis using ADCmax as the independent variable showed a tendency for ADCmax to be associated with mSASSS (B = 0.21; P = 0.07). Conclusion The intensity of spinal inflammation as determined by ADC is associated with radiographic progression in participants with active axial SpA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».