Ultrasonography of the Salivary Gland in Primary Sjögren Syndrome: Usefulness to Phenotype the Patients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».