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Enregistrement W3024702749 · doi:10.1007/s00330-020-06807-8

Imaging assessment of children presenting with suspected or known juvenile idiopathic arthritis: ESSR-ESPR points to consider

2020· review· en· W3024702749 sur OpenAlexaff
Robert Hemke, Nele Herregods, Jacob L. Jaremko, Gunnar Åström, Derk Avenarius, Fabio Becce, Dennis K. Bielecki, Mikael Boesen, Danoob Dalili, Chiara Giraudo, Kay‐Geert Hermann, Paul Humphries, Amanda Isaac, Anne Grethe Jurik, Andrea Klauser, Ola Kvist, Frederiek Laloo, Mario Maas, Ádám R. Mester, Edwin H. G. Oei, Amaka C Offiah, Patrick Omoumi, Olympia Papakonstantinou, Athena Plagou, Susan C. Shelmerdine, Paolo Simoni, Iwona Sudoł‐Szopińska, Laura Tanturri de Horatio, James Teh, Lennart Jans, Karen Rosendahl

Notice bibliographique

RevueEuropean Radiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésMedicineArthritisNeuroradiologyInterventional radiologyInflammatory arthritisRadiologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is the most common paediatric rheumatic disease. It represents a group of heterogenous inflammatory disorders with unknown origin and is a diagnosis of exclusion in which imaging plays an important role. JIA is defined as arthritis of one or more joints that begins before the age of 16 years, persists for more than 6 weeks and is of unknown aetiology and pathophysiology. The clinical goal is early suppression of inflammation to prevent irreversible joint damage which has shifted the emphasis from detecting established joint damage to proactively detecting inflammatory change. This drives the need for imaging techniques that are more sensitive than conventional radiography in the evaluation of inflammatory processes as well as early osteochondral change. Physical examination has limited reliability, even if performed by an experienced clinician, emphasising the importance of imaging to aid in clinical decision-making. On behalf of the European Society of Musculoskeletal Radiology (ESSR) arthritis subcommittee and the European Society of Paediatric Radiology (ESPR) musculoskeletal imaging taskforce, based on literature review and/or expert opinion, we discuss paediatric-specific imaging characteristics of the most commonly involved, in literature best documented and clinically important joints in JIA, namely the temporomandibular joints (TMJs), spine, sacroiliac (SI) joints, wrists, hips and knees, followed by a clinically applicable point to consider for each joint. We will also touch upon controversies in the current literature that remain to be resolved with ongoing research. KEY POINTS: • Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is the most common chronic paediatric rheumatic disease and, in JIA imaging, is increasingly important to aid in clinical decision-making. • Conventional radiographs have a lower sensitivity and specificity for detection of disease activity and early destructive change, as compared to MRI or ultrasound. Nonetheless, radiography remains important, particularly in narrowing the differential diagnosis and evaluating growth disturbances. • Mainly in peripheral joints, ultrasound can be helpful for assessment of inflammation and guiding joint injections. In JIA, MRI is the most validated technique. MRI should be considered as the modality of choice to assess the axial skeleton or where the clinical presentation overlaps with JIA.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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