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Enregistrement W4393181776 · doi:10.1186/s13244-024-01638-3

Radiology domain in the diagnosis of IgG4-RD according to the 2019 American College of Rheumatology and European League Against Rheumatism classification

2024· article· en· W4393181776 sur OpenAlexaff
Khaled Y. Elbanna, Jie‐Ying Kowa, Nikhil Mirajkar, Korosh Khalili, Tae Kyoung Kim

Notice bibliographique

RevueInsights into Imaging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIgG4-Related and Inflammatory Diseases
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuroradiologyRheumatismRheumatologyInternal medicineRetrospective cohort studyRadiologyHistopathologySerologyInterventional radiologyHepatologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the performance of radiology-related inclusion criteria of the 2019 ACR-EULAR classification system in the diagnosis of IgG4-related disease (IgG4-RD). METHODS: This retrospective single-institution study included patients who received a diagnosis of IgG4-RD between January 2010 and December 2020. Two abdominal radiologists independently reviewed baseline imaging studies and scored radiology findings according to the 2019 ACR-EULAR classification criteria. Additional scores were assigned based on serological, histopathological, and immunostaining features. RESULTS: Seventy-four patients (58 males and 16 females) with a mean age of 59.3 ± 13.9 years diagnosed with IgG4-RD were included. 51/74 (68.9%) were classified as having IgG4-RD according to the 2019 ACR-EULAR classification criteria. To reach a score ≥ 20 in these 51 patients, the radiology domain was sufficient in 20/51 (39.2%) and adding the serology domain was required for another 20/51 (39.2%). The remaining 11/51 patients (21.6%) required the histopathology and immunostaining domains. Radiological involvement of two or more organs at presentation was significantly associated with a score of ≥ 20 and seen in 43/51 (84.3%) compared to 5/23 (21.7%) of the non-classified group (p < 0.001). The group classified as having IgG4-RD showed a significantly higher proportion of elevated IgG4 levels (39/51, 76.5%) than the non-classified group (8/23, 34.8%) (< 0.001). CONCLUSION: The study findings support the effectiveness of the radiology-related inclusion criteria of the 2019 ACR-EULAR classification system in diagnosing IgG4-RD. Combining radiology and serology domains achieved the cut-off in 80% of IgG-RD patients, enabling non-invasive diagnosis. The classification of IgG4-RD was significantly associated with multi-organ involvement, particularly affecting the pancreas and biliary system. CRITICAL RELEVANCE STATEMENT: This study is the first to evaluate the diagnostic performance of the radiology domain in the 2019 ACR-EULAR classification criteria. The study results confirm its utility and potential to enable non-invasive diagnosis when combined with serological testing in a significant proportion of patients. KEY POINTS: • A significant proportion of patients can be diagnosed with IgG4-RD using the radiology and serology domains exclusively. • Multi-organ involvement is significantly associated with classifying patients as IgG4-RD, with the pancreas and biliary system most frequently affected. • A high level of inter-reader agreement in the scoring of the radiology domain supports its reliability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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