Ultrasound, magnetic resonance imaging and radiography of the finger joints in psoriatic arthritis patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To report the discrepancies and agreements between US, MRI and radiography of the hand in PsA, and to compare the sensitivity and specificity of US and radiography to MRI as the gold standard imaging study in PsA. METHODS: All of the 100 prospectively recruited consecutive PsA patients underwent clinical assessment and concomitant radiographic, US and MRI studies of the MCP, PIP and DIP joints of one hand. Synovitis, flexor tenosynovitis, extensor paratenonitis, erosions and bone proliferations were identified and scored. All readers were blinded to clinical data, and agreement was calculated based on prevalence-adjusted bias-adjusted kappa (PABAK). RESULTS: The prevalence of synovitis, flexor tenosynovitis, extensor paratenonitis and erosions was similar for US and MRI, while that of bone proliferation was significantly increased in US and radiography compared with MRI (P < 0.001). The absolute agreement between US and MRI was good-to-very good for synovitis (85-96%, PABAK = 0.70-0.92), flexor tenosynovitis (93-98%, PABAK = 0.87-0.96) and extensor paratenonitis (95-98%, PABAK = 0.90-0.97). Agreement between US, MRI and radiography was 96-98% (PABAK = 0.92-0.97) for erosions and 71-93% (PABAK = 0.47-0.87) for bone proliferations. Sensitivity of US with MRI as gold standard was higher for synovitis (0.5-0.86) and extensor paratenonitis (0.63-0.85) than for flexor tenosynovitis (0.1-0.75), while the specificity was high for each pathology (0.89-0.98). CONCLUSION: There is very good agreement between US and MRI for the detection of inflammatory changes in finger joints in PsA. US, radiography and MRI have a good-to-very good agreement for destructive changes.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».