Musculoskeletal Ultrasound and the Assessment of Disease Activity in Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the frequency of subclinical synovitis on musculoskeletal ultrasonography (MSUS) in juvenile idiopathic arthritis (JIA) and correlate patient‐ and provider‐reported outcome measures with MSUS synovitis. Method JIA patients with an active joint count (AJC) of >4 underwent a 42‐joint MSUS performed at baseline and 3 months. B‐mode and power Doppler images were obtained and scored (range 0–3) for each of the 42 joints. Outcomes evaluated included physician global assessment of disease activity (PhGA), patient global assessment of disease activity (PtGA), patient pain, Childhood Health Assessment Questionnaire (C‐HAQ), and AJC. Subclinical synovitis was defined as synovitis detected by MSUS only. Generalized estimation equations were used to test the relationship between clinical arthritis (positive/negative) and subclinical synovitis (positive/negative). Spearman's correlation coefficients (r s ) were calculated to determine the association between MSUS synovitis and patient‐ and physician‐reported outcomes. Results In 30 patients, subclinical synovitis was detected in 30% of joints. Clinical arthritis of the fingers, wrists, and knee joints was significantly associated with MSUS synovitis in these joints. PtGA and the C‐HAQ had a moderate (r s = 0.44, P = 0.014) to weak (r s = 0.37, P = 0.045) correlation with MSUS synovitis. There was a statistically significant strong correlation between MSUS synovitis and PhGA (r s = 0.61, P = 0.001), but a weak correlation with AJC (r s = 0.37, P = 0.048) at the follow‐up visit. Conclusion Subclinical synovitis was commonly observed in this cohort of JIA patients. The fair‐to‐moderate correlation of MSUS synovitis with patient‐ and provider‐reported outcomes suggests that MSUS assesses a different, possibly more objective, domain not determined by traditional JIA outcome measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».