Test–Retest Reliability and Sensitivity to Change of <scp>Ultrasound‐Based</scp> Methods of Measuring Synovial Inflammation in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess test-retest reliability of musculoskeletal ultrasound (US) measures of inflammation in patients with knee osteoarthritis (OA) and to assess the sensitivity to change of US measures of inflammation in patients with knee OA. METHODS: To mimic a common clinical scenario, 36 patients (n = 70 knees) with symptomatic knee OA who were in stable condition underwent 2 assessments within 14 days by different operators and different US machines, graded by a single rater. Test-retest reliability was measured using Cohen's kappa coefficient, intraclass correlation coefficient (ICC), and absolute agreement parameters. A total of 51 patients (n = 72 knees) were tested immediately before and 21-28 days after intraarticular glucocorticoid injection to investigate sensitivity to change and longitudinal construct validity. Paired t-tests and standardized response mean (SRM) were used to assess sensitivity to change. Multivariate linear regression was used to investigate longitudinal construct validity of US with Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) pain scores, while adjusting for covariates. RESULTS: 0.71, 0.92). US measures of synovitis and effusion demonstrated low-to-moderate sensitivity to change (SRM -0.29, -0.50). The associations between changes in US measures and KOOS pain scores over time were low, and 95% confidence intervals included zero. CONCLUSION: In a clinical setting, US measures of inflammatory features of knee OA have substantial reliability and low-to-moderate sensitivity to change, whereas measures of structural OA features are less reliable. Longitudinal construct validity of US measures of synovitis and effusion to KOOS pain scores is not strongly supported.
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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 | 0,025 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».