Prevalence and Associated Factors of Facet Joint Ankylosis in Patients With Axial Spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the prevalence of facet joint ankylosis in the whole spine in axial spondyloarthritis (axSpA) using low-dose computed tomography (LDCT), and to identify factors associated with facet joint ankylosis. METHODS: Whole spine LDCT images from 161 patients with axSpA were examined, and the presence of facet joint ankylosis was assessed (right and left, C2-S1) by 2 readers. Facet joint ankylosis was scored from 0 to 46. Structural damage of vertebral body was assessed using CT Syndesmophyte Score (CTSS). Factors associated with ankylosed facet joint scores for the whole spine were identified using a generalized linear model with a negative binomial distribution. RESULTS: Seventy-nine patients (49%) and 70 patients (43%; reader 1 and reader 2, respectively) had ≥ 1 ankylosed facet joint. Facet joint ankylosis was most common in the thoracic spine. The mean score of facet joint ankylosis for the whole spine was 6.6 (SD 11.2) in reader 1 and 4.2 (SD 8.4) in reader 2. Whole spine facet joint ankylosis score positively correlated with Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score (ASDAS) and CTSS. In multivariable analysis, the ankylosed facet joint score was associated with ASDAS, sacroiliitis, CTSS, and a history of uveitis in both readers. Uveitis history, ASDAS, and CTSS were associated with whole spine facet joint ankylosis score in subgroup analysis of only radiographic axSpA. CONCLUSION: The prevalence of ankylosed facet joints is high in axSpA, especially in the thoracic segment. The whole spine ankylosed facet joint score is significantly associated with a history of uveitis, ASDAS, sacroiliitis, and syndesmophyte score.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».