To study magnetic resonance imaging findings and inflammatory markers in inflammatory sacroiliitis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The objectives of the study are to determine magnetic resonance imaging (MRI) findings in inflammatory sacroiliitis and assign scores and grades to it and to determine and correlate erythrocyte sedimentation rate, C-reactive protein (CRP), and human leukocyte antigen-B27 (HLA-B27) in various grades of sacroiliitis. Material and Methods: An observational cross-sectional study was conducted on 30 patients who clinically presented with features of sacroiliitis and underwent an MRI of sacroiliac joint (SIJ). Various inflammatory and structural findings on MRI were used to do Spondyloarthritis Research Consortium of Canada scoring and grading. Then inflammatory markers including erythrocyte sedimentation rate, CRP, and HLA-B27 were studied in various grades of sacroiliitis. Results: Inflammatory sacroiliitis affects commonly the age group of 21–40 years. Periarticular edema was the most common finding seen with the iliac aspect more commonly involved. The majority of the subjects were graded moderate (50%). Values of erythrocyte sedimentation rate and CRP levels were raised whereas HLA-B27 was positive in 9 patients (30%) of inflammatory sacroiliitis. Conclusion: Inflammatory sacroiliitis presents with a chief complaint of low back ache. MRI helps to grade it into mild, moderate, and severe. STIR is the most sensitive sequence for the detection of bone marrow edema with bilateral symmetrical involvement but the iliac bone of SIJ is more involved than the sacral side. Contrast-enhanced sequences and diffusion images add no significant statistical role in the diagnosis of bone marrow edema. Inflammatory laboratory parameters were increased in higher grades of sacroiliitis. HLA-B27, although not specific to inflammatory sacroiliitis, increases in higher grades of sacroiliitis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».