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Enregistrement W3008455356 · doi:10.21037/qims.2019.12.11

Consensus approach for 3D joint space width of metacarpophalangeal joints of rheumatoid arthritis patients using high-resolution peripheral quantitative computed tomography

2020· article· en· W3008455356 sur OpenAlexaff
Kathryn S. Stok, Andrew J. Burghardt, Stéphanie Boutroy, M. Peters, Sarah L. Manske, Vincent A. Stadelmann, Nicolas Vilayphiou, Joop P. van den Bergh, Piet Geusens, Xiaojuan Li, Hubert Marotte, Bert van Rietbergen, Steven K. Boyd, Cheryl Barnabé

Notice bibliographique

RevueQuantitative Imaging in Medicine and Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative computed tomographyReproducibilityMetacarpophalangeal jointComputed tomographyComputer scienceJoint (building)MedicineNuclear medicineRadiologyMathematicsStatisticsSurgeryPathologyOsteoporosisBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Joint space assessment for rheumatoid arthritis (RA) by ordinal conventional radiographic scales is susceptible to floor and ceiling effects. High-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) provides superior resolution, and may detect earlier changes. The goal of this work was to compare existing 3D methods to calculate joint space width (JSW) metrics in human metacarpophalangeal (MCP) joints with HR-pQCT and reach consensus for future studies. Using the consensus method, we established reproducibility with repositioning as well as feasibility for use in second-generation HR-pQCT scanners. METHODS: Three published JSW methods were compared using datasets from individuals with RA from three research centers. A SPECTRA consensus method was developed to take advantage of strengths of the individual methods. Using the SPECTRA method, reproducibility after repositioning was tested and agreement between scanner generations was also established. RESULTS: When comparing existing JSW methods, excellent agreement was shown for JSW minimum and mean (ICC 0.987-0.996) but not maximum and volume (ICC 0.000-0.897). Differences were identified as variations in volume definitions and algorithmic differences that generated high sensitivity to boundary conditions. The SPECTRA consensus method reduced this sensitivity, demonstrating good scan-rescan reliability (ICC >0.911) except for minimum JSW (ICC 0.656). There was strong agreement between results from first- and second-generation HR-pQCT (ICC >0.833). CONCLUSIONS: The SPECTRA consensus method combines unique strengths of three independently-developed algorithms and leverages underlying software updates to provide a mature analysis to measure 3D JSW. This method is robust with respect to repositioning and scanner generations, suggesting its suitability for detecting change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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