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Enregistrement W4298394630 · doi:10.3899/jrheum.211230

Why Do Some Patients Have Severe Sacroiliac Disease But No Syndesmophytes in Ankylosing Spondylitis? Data From a Nested Case-Control Study

2022· article· en· W4298394630 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren K. Ridley, Mark C. Hwang, John D. Reveille, Lianne S. Gensler, Mariko Ishimori, Matthew A. Brown, Mohammad H. Rahbar, Amirali Tahanan, Michael M. Ward, Michael H. Weisman, Thomas J. Learch

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineAnkylosing spondylitisSpondylitisInternal medicineSacroiliac jointNested case-control studyCartSacroiliitisSurgeryCohortOdds ratioSubgroup analysisConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Sacroiliac (SI) joint and spinal inflammation are characteristic of ankylosing spondylitis (AS), but some patients with AS have been identified who have discordant radiographic disease. We studied an AS subgroup with long-standing disease and fused SI joints. We identified factors associated with discrepant degrees of radiographic damage between the SI joints and spine. Methods From the Prospective Study of Outcomes in AS (PSOAS) cohort, patients with a disease duration ≥ 20 years and fused SI joints were included in a nested case-control design. Patients with and without syndesmophytes were used as cases and controls for analysis. We used classification and regression tree (CART) analysis to determine risk factors for syndesmophytes presence and reexamined the validity of the risk factors using univariable logistic regression models. Results There were 354 patients in the subgroup, 23 of whom lacked syndesmophytes. CART analysis showed females were less likely to have syndesmophytes. The next important predictor was age of symptom onset in males, with age of onset ≤ 16 years being less likely to have syndesmophytes. Univariable analysis confirmed females were less likely to have syndesmophytes (odds ratio [OR] 0.17, 95% CI 0.07-0.41). Syndesmophyte presence was associated with HLA-B27 positivity (P= 0.03) and age of symptom onset > 16 years old (OR 2.72, 95% CI 1.15-6.45). All 23 patients who lacked syndesmophytes were HLA-B27 positive. Conclusion Using CART analysis and univariable modeling, women were less likely to have syndesmophytes despite advanced disease duration and SI joint disease. Patients with younger age of symptom onset were less likely to have syndesmophytes. All patients without syndesmophytes were HLA-B27 positive, indicating HLA-B27 positivity may be more associated with SI disease than spinal disease.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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