Advances in the Evaluation of Peripheral Enthesitis by Magnetic Resonance Imaging in Patients With Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Enthesitis is a key disease manifestation in patients with psoriatic arthritis (PsA) that considerably contributes to pain, lower physical function, and reduced quality of life. Clinical assessment of enthesitis lacks sensitivity and specificity, and therefore better methods are urgently needed. Magnetic resonance imaging (MRI) allows detailed assessment of the components of enthesitis, and consensus-based validated MRI scoring systems exist. These include the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Heel Enthesitis MRI Scoring System (HEMRIS) method, which assesses the entheses of the heel region in a detailed manner, and the OMERACT MRI Whole-Body Score for Inflammation in Peripheral Joints and Entheses (MRI-WIPE) method, which provides an overall assessment of the inflammatory burden in the peripheral entheses and joints in the entire body using whole-body MRI. At an MRI workshop at the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) 2022 meeting in Brooklyn, the MRI appearances of peripheral enthesitis were described, as were the scoring methods. The utility of MRI for improved assessment of enthesitis was demonstrated with examples of patient cases. Clinical trials in PsA that evaluate enthesitis by MRI as a key endpoint should include the presence of MRI enthesitis as an inclusion criterion, and apply validated MRI outcomes to assess the effect of therapeutics on enthesitis are recommended.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».