Ultrasound for the diagnosis of gout—the value of gout lesions as defined by the Outcome Measures in Rheumatology ultrasound group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate ultrasound for diagnosing gout using consensus-based Outcome Measures in Rheumatology ultrasound definitions of gout lesions. METHODS: Ultrasound was performed in patients with clinically suspected gout. Joints (28) and tendons (26) were binarily evaluated for the Outcome Measures in Rheumatology gout lesions-double contour (DC), tophus, aggregates and erosions. Ultrasound assessment was compared with two reference standards: (i) presence of MSU crystals in joint/tophus aspirate (primary outcome) and (ii) ACR/EULAR 2015 gout classification criteria (secondary outcome). Both reference standards were evaluated by rheumatologists blinded to ultrasound findings. Sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value and negative predictive value of each ultrasound lesion against both reference standards were determined. RESULTS: Eighty-two patients (70 men), mean age 62.4 (range 19-88) years, were included. Fifty-seven patients were MSU-positive whereas 25 patients were MSU-negative (no MSU crystals: 23; aspiration unsuccessful: 2). Of these 25 patients, three patients were classified as ACR/EULAR-positive (i.e. totally 60 ACR/EULAR-positive patients). All ultrasound lesions had high sensitivities for gout (0.77-0.95). DC and tophus showed high specificities (0.88-0.95), positive predictive values (0.94-0.98) and accuracies (0.82-0.84) when both reference standards were used. In contrast, low specificities were found for aggregates and erosions (0.32-0.59). Ultrasound of MTP joints for DC or tophus, knee joint for DC and peroneus tendons for tophus was sufficient to identify all MSU-positive patients with ultrasound signs of gout at any location. CONCLUSION: Ultrasound-visualized DC and tophus, as defined by the Outcome Measures in Rheumatology ultrasound group, show high specificities, positive predictive values and accuracies for diagnosing gout and are therefore valid tools in clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».