Scoring magnetic resonance imaging (MRI) inflammation and structural lesions in sacroiliac joints of patients with axial spondyloarthritis: assessment of all MRI slices of the cartilaginous compartment versus standardized six or five slices
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) sacroiliac joint (SIJ) scoring system assesses six or five (6/5) semicoronal magnetic resonance imaging (MRI) slices for inflammation/structural lesions in patients with axial spondyloarthritis (axSpA). However, the cartilaginous SIJ compartment may be visible in a few additional slices. The objective was to investigate interreader reliability, sensitivity to change, and classification of MRI scans as positive or negative for various lesion types using an ‘all slices’ approach versus standard SPARCC scoring of 6/5 slices.Method: Fifty-three axSpA patients were treated with the tumour necrosis factor inhibitor golimumab and followed with serial MRI scans at weeks 0, 4, 16, and 52. The most anterior and posterior slices covering the cartilaginous compartment and the transitional slice were identified. Scores for inflammation, fat metaplasia, erosion, backfill, and ankylosis in the cartilaginous SIJ compartment were calculated for the ‘all slices’ approach and the 6/5 slices standard.Results: By the ‘all slices’ approach, three readers scored mean 7.2, 7.7, and 7.0 slices per MRI scan. Baseline and change scores for the various lesion types closely correlated between the two approaches (Pearson’s rho ≥ 0.95). Inflammation score was median 13 (interquartile range 6–21, range 0–49) for 6/5 slices versus 14 (interquartile range 6–23, range 0–69) for all slices at baseline. Interreader reliability, sensitivity to change, and classification of MRI scans as positive or negative for various lesion types were similar.Conclusion: The standardized 6/5 slices approach showed no relevant differences from the ‘all slices’ approach and, therefore, is equally suited for monitoring purposes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».