Evaluating High-Resolution Computed Tomography Derived 3-D Joint Space Metrics of the Metacarpophalangeal Joints Between Rheumatoid Arthritis and Age- and Sex-Matched Control Participants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rheumatoid arthritis associated joint space narrowing is commonly evaluated through 2D X-ray radiographs. Unfortunately, changes and overlapping anatomy in smaller joints, such as those found within the hands, hinder conventional radiography. High resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT), an un-paralleled in vivo X-ray-based imaging technique, provides 3D quantitative joint space metrics that may overcome limitations of 2D imaging. However, whether these metrics are sufficient for the differentiation between RA-associated joint changes and those influenced by age, sex, and obesity remains unknown. Therefore, we recruited a cohort of RA patients as well as age- and sex-matched healthy control participants and scanned their 2nd and 3rd metacarpophalangeal joints using HR-pQCT. HR-pQCT-derived 3D joint space metrics (volume, width, standard deviation of width, maximum width, minimum width, and asymmetry) were not significantly different between RA and control groups (p > 0.05). This may be explained by the few RA participants with evidence of radiographic damage included in this study. Joint space volume, mean joint space width (JSW), maximum JSW, minimum JSW were larger in males than females (p < 0.05), while maximum JSW decreased with age. However, there were no significant association between joint space metrics and BMI. Thus, as individuals with RA are expected to have more joint space narrowing, further research is necessary to determine whether additional factors (e.g. co-morbidities) or novel 3D JSW metrics can aid in the detection of early signs of joint space.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».