Male spondyloarthritis patients and those with longer disease duration have less severe disc degeneration: propensity score-matched comparison
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Using whole spine sagittal T2 MRI, we aimed to compare the severity and prevalence of disc degeneration (DD) in axial SpA patients vs the general population and to determine any association between spinal inflammation, structural changes, mobility and DD among SpA patients. Methods Two prospectively collected cohorts of SpA patients (n = 411) and the general population (n = 2007) were recruited. Eventually, 967 participants from the populational cohort and 304 participants from the SpA cohort were analysed. Two hundred and nineteen matched pairs were generated by propensity score matching. Imaging parameters, including Pfirrmann grading, disc herniation, high-intensity zone, Schmorl’s node, Modic change and anterior marrow change were studied and compared from C2/3 to L5/S1. DD was defined as Pfirrmann grade 4 or 5. Demographic factors, including age, sex and BMI, were collected. Multivariable linear regression was used to determine the association between spinal inflammation [Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) spine MRI index], structural changes [modified Stoke Ankylosing Spondylitis Spinal Score (mSASSS)] and mobility (BASMI) with lumbar Pfirrmann score. Results SpA patients had lower prevalence of DD (P < 0.001). The disease stage-stratified regression model showed that SPARCC spinal MRI index was associated with higher lumbar Pfirrmann scores in early disease (β = 0.196, P = 0.044), whereas mSASSS was associated with lower lumbar Pfirrmann scores in later disease (β = −0.138, P = 0.038). Males had higher mSASSS (P < 0.001) and lower odds of whole spine DD (odds ratio = 0.622, P = 0.028). Conclusion SpA patients had lower DD severity than the general population. Males had higher mSASSSs, and increased mSASSS at later disease was associated with less severe DD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».