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Enregistrement W3093461202 · doi:10.1186/s13075-020-02335-4

Magnetic resonance imaging compared to ultrasonography in giant cell arteritis: a cross-sectional study

2020· article· en· W3093461202 sur OpenAlexaff
Ashley Yip, Elizabeth Jernberg, Mohammad Bardi, Julia Geiger, Frode Lohne, Wolfgang Schmidt, Geirmund Myklebust, Andreas P. Diamantopoulos

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGiant cell arteritisMedicineMagnetic resonance imagingMagnetic resonance angiographyVasculitisRheumatologyRadiologyArteritisTakayasu's arteritisInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There has been a shift in recent years to using ultrasound (US) and magnetic resonance imaging (MRI) as first-line investigations for suspected cranial large vessel vasculitis (LVV) and is a new recommendation by the EULAR 2018 guidelines for imaging in LVV. This cross-sectional study compares the performance of US and MRI and contrast-enhanced magnetic resonance angiography (MRA) for detecting vasculitis in patients with giant cell arteritis (GCA). METHODS: Patients with new-onset or already diagnosed GCA were recruited. The common temporal arteries and supra-aortic large vessels were evaluated by US and MRI/MRA. Blinded experts read the images and applied a dichotomous score (vasculitis: yes/no) in each vessel. RESULTS: Thirty-seven patients with giant cell arteritis (GCA) were recruited. Two patients were excluded. Of the remaining patients, nine had new-onset disease and 26 had established disease. Mean age was 71 years, and median C-reactive protein (CRP) was 7.5 mg/L. The median time between US and MRI was 1 day. Overall, US revealed vasculitic changes more frequently than MRI (p < 0.001). US detected vascular changes in 37% of vessels compared to 21% with MRI. Among patients with chronic disease, US detected vascular changes in 23% of vessels compared to 7% with MRI in (p < 0.001). The same was true for patients with new-onset disease. US detected vasculitic changes in 22% of vessels and MRI detected disease in 6% (p = 0.0004). Compared to contrast-enhanced MRA, US was more sensitive in detecting vasculitic changes in the large arteries, including the axillary, carotid, and subclavian arteries. CONCLUSION: US more frequently detects vasculitic changes in the large arteries compared to contrast-enhanced MRA. When evaluating the cranial vessels, US performs similarly to MRI. This data supports the recommendation that US be considered as a first-line evaluation in patients suspected to have GCA.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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