Ultrasound in the Management of Patients With Psoriatic Arthritis: Systematic Literature Review and Novel Algorithms for Pragmatic Use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In 2015, the European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR) published recommendations for the use of imaging for the diagnosis and management of spondyloarthritis (SpA) in clinical practice. These recommendations included the use of ultrasound (US) in patients with psoriatic arthritis (PsA), but the management was not clearly distinguished from that of SpA. We aimed to systematically review the literature on the role of US for the management of PsA, and to propose pragmatic algorithms for its use in clinical practice. METHODS: A group of 10 rheumatologists, experienced in imaging and musculoskeletal US, met with the objectives of formulating key questions for a systematic literature review (SLR), appraising the available evidence, and then proposing algorithms on the application of US in suspected or established PsA, based on both the literature and experts' opinions following a Delphi process. RESULTS: The SLR included 120 articles, most of which focused on the diagnostic process. The elevated number of articles retrieved suggests the interest of rheumatologists in using US in the management of PsA. After a consensual discussion on literature data and expert opinion, the following 3 algorithms were developed to be used in practical situations: suspicion of PsA, management of PsA with good clinical response, and management of PsA with insufficient clinical response. CONCLUSION: The SLR showed interest by rheumatologists in using US to objectively evaluate PsA for diagnosis and management. We propose 3 practical algorithms to guide its use in the clinical management of patients, from diagnosis to the assessment of treatment response. Further studies are needed to define remission and to assess the ability of US to predict disease severity.
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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 | 0,103 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».