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Enregistrement W4213419451 · doi:10.1007/s00256-022-04018-4

MRI in axial spondyloarthritis: understanding an ‘ASAS-positive MRI’ and the ASAS classification criteria

2022· review· en· W4213419451 sur OpenAlexaff
Torsten Diekhoff, R. Lambert, Kay‐Geert Hermann

Notice bibliographique

RevueSkeletal Radiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensAlberta Medical AssociationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCharité – Universitätsmedizin Berlin
Mots-clésMedicineSacroiliitisAxial spondyloarthritisMagnetic resonance imagingRadiologySimplicityClinical PracticeDifferential diagnosisMedical physicsPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2009, the Assessment of SpondyloArthritis international Society (ASAS) published a definition of 'active sacroiliitis on magnetic resonance imaging (MRI) for classification of axial spondyloarthritis'. This new definition of an 'ASAS-positive MRI' was integral to new classification criteria for axial spondyloarthritis that were published in the same year. The ASAS MRI definition had the considerable advantage of simplicity and the definition gained popularity as guidance for interpreting MRI of the sacroiliac joints in clinical practice. However, classification criteria are not designed for use in clinical practice with the consequence that overreliance on the presence of bone marrow edema, which is the principal determinant of an 'ASAS-positive MRI', may result in a tendency to overcall inflammatory sacroiliitis in the clinical setting. This article aims to inform the reader about the rationale behind the ASAS definition of a positive MRI and ASAS classification criteria, their proper use in research and why they should not be used in clinical practice. The article also contains guidance for an updated imaging protocol and interpretation of images including typical imaging findings, differential diagnosis, and common pitfalls.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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