Patient‐derived assessment tool using musculoskeletal ultrasound for validation of haemarthrosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Haemophilia patients experience painful joint episodes which may or may not be associated with haemarthrosis. We sought to validate a questionnaire developed by the Canadian Haemophilia Society using point-of-care musculoskeletal ultrasound (POC MSKUS) to confirm haemarthrosis. METHODS: The questionnaire comprised of 20 questions (10 each associated with haemarthrosis and arthritis pain) and was administered to adult haemophilia patients reporting to the Haemophilia Treatment Centre (University of California San Diego). We confirmed the presence (or absence) of haemarthrosis using POC MSKUS [Joint Activity and Damage Exam (JADE)]. We fitted univariate and multivariate generalized estimating equations to identify symptoms associated with haemarthrosis. RESULTS: We evaluated 79 painful episodes in 32 patients [median age = 38 years (range 21-74)]. POC MSKUS detected haemarthrosis in 36 (46%) episodes. The strongest predictor for haemarthrosis pain was 'like a balloon swelling with water' (odds ratio [OR] 2.88 [CI .68;12.10]); 'no feeling of sponginess with movement' (OR .24[CI .07;.76]) was the strongest for arthritic pain. We identified four questions with the strongest OR for differentiating haemarthrosis pain from arthritic pain to develop an algorithm for haemarthrosis prediction. Answering these questions in "yes/no" fashion yielded estimates of the probability of haemarthrosis CONCLUSION: Objective diagnosis of haemarthrosis by MSKUS facilitated the development of a symptom-based prediction tool for diagnosis of haemarthrosis. The tool requires further validation and will be particularly helpful in situations where MSKUS is not readily available.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».