MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3097172345 · doi:10.1016/j.ejro.2020.100285

Validation of assessment methods for the apparent diffusion coefficient in a clinical trial of axial spondyloarthritis patients treated with golimumab

2020· article· en· W3097172345 sur OpenAlexaboutno aff
Jakob Møllenbach Møller, Mikkel Østergaard, Henrik S. Thomsen, Simon Krabbe, Inge Juul Sørensen, Bente Jensen, Ole Rintek Madsen, Mette Klarlund, Susanne Juhl Pedersen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Radiology Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeMSD Life Science Foundation, Public Interest Incorporated Foundation
Mots-clésMedicineGolimumabEffective diffusion coefficientDiffusionClinical trialNuclear medicineRadiologyPhysical therapyMedical physicsInternal medicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To compare three region-of-interest (ROI) settings in the assessment of ADC in a clinical trial, and to evaluate the effectiveness of ADC in assessing therapy-induced changes and predicting clinical outcomes. Methods In a 52-week clinical trial involving patients with axial spondyloarthritis, mean sacroiliac joint (SIJ) ADC measurements using structured, lesion-based, and index-lesion ROI-settings were assessed at baseline and weeks 4, 16, and 52. Variation among the three ROI-settings, correlations with Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC)-bone marrow edema (BME) SIJ inflammation indices, standardized response means (SRMs), and effectiveness in predicting clinical outcomes were analyzed. Results Forty of the 53 patients had at least one assessable SIJ lesion on ADC at baseline. The mean of the structured ROI ADC (ADC struc ) was 230 μmm 2 /s (standard deviation [SD] = 120). This was significantly lower ( p < 0.01) than the means of the lesion-based ROI ADC (ADC lesion = 420 μmm 2 /s, SD = 210) and index-lesion ROI ADC (ADC index = 471 μmm 2 /s, SD = 278), which did not differ. ADC correlated with SPARCC-BME scores at baseline ( p < 0.01) as did changes over time in ADC- and SPARCC-BME ( p <0.05). At all follow-up time points, responsiveness was high for ADC lesion (SRM > 0.92) and ADC index (SRM > 0.87) while moderate for ADC struc (SRM:0.54-0.67). Baseline ADC and changes in ADC did not predict clinical outcomes. Conclusions Lesion-based and index-lesion ROI ADC could both be used to evaluate the effectiveness of tumor necrosis factor inhibitor therapy. None of the methods could predict clinical outcomes.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Radiology OpenMême sujetSpondyloarthritis Studies and TreatmentsTravaux en français237 207