Reliability and Change in Erosion Measurements by High-resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography in a Longitudinal Dataset of Rheumatoid Arthritis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective. The aim of this multireader exercise was to assess the reliability and change over time of erosion measurements in patients with rheumatoid arthritis (RA) using high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT). Methods. HR-pQCT scans of 23 patients with RA were assessed at baseline and 12 months. Four experienced readers examined the dorsal, palmar, radial, and ulnar surfaces of the metacarpal head (MH) and phalangeal base (PB) of the second and third digits, blinded to time order. In total, 368 surfaces (23 patients´ 16 surfaces) were evaluated per timepoint to characterize cortical breaks as pathological (erosion) or physiological, and to quantify erosion width and depth. Reliability was evaluated by intraclass correlation coefficients (ICC), percentage agreement, and Light k; change over time was defined by means ± SD of erosion numbers and dimensions. Results. ICC for the mean measurements of width and depth of the pathological breaks ranged between 0.819–0.883, and 0.771–0.907, respectively. Most physiological cortical breaks were found at the palmar PB, whereas most pathological cortical breaks were located at the radial MH. There was a significant increase in both the numbers and the dimensions of erosions between baseline and follow-up (P= 0.0001 for erosion numbers, width, and depth in axial plane;P= 0.001 for depth in perpendicular plane). Conclusion. This exercise confirmed good reliability of HR-pQCT erosion measurements and their ability to detect change over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».