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Enregistrement W3135308154 · doi:10.3899/jrheum.201433

Ultrasonography of the Salivary Gland in Primary Sjögren Syndrome: Usefulness to Phenotype the Patients

2021· article· en· W3135308154 sur OpenAlexvenueno aff
Valérie Devauchelle‐Pensec

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatologyRheumatismSalivary glandCohortSystemic diseasePathologyInternal medicineUltrasonographyDiseaseSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major salivary gland ultrasonography (SGUS) is widely used to diagnose primary Sjögren syndrome (pSS) in a large majority of individuals as well as in specific situations, such as when lymphoma is suspected1,2,3. It is a powerful and noninvasive procedure that provides a global image of the parenchymal lesions of the major salivary gland and clearly reflects the effect of the disease on the target tissue4. Some different scoring systems exist, all of which are based on parenchymal inhomogeneity of the parotid and submandibular glands. In this issue of The Journal of Rheumatology , Mossel, et al included consecutive primary Sjögren syndrome (pSS) outpatients in a registry of patients called the RESULT cohort; they described a phenotype associated with an elevated US parenchymal score5. Based on the Hocevar scoring system, an elevated US score was associated with more severe disease, higher European League Against Rheumatism (EULAR) Sjögren’s Syndrome Disease Activity Index (ESSDAI) score, higher levels of IgG and … Address correspondence to Dr. V. Devauchelle-Pensec, Service de rhumatologie, CHRU Cavale Blanche, Boulevard Tanguy Prigent, 29200, Brest, France. Email: valerie.devauchelle-pensec{at}chu-brest.fr.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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