Clinical and ultrasonographic enthesitis assessment before and after anti-tumor necrosis factor treatment in patients with spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to clinically and ultrasonographically evaluate enthesitis in patients with spondyloarthritis (SpA) and to determine enthesitis response to anti-tumor necrosis factor (TNF) treatment. Patients and methods: Thirty-one SpA patients (22 males, 9 females; mean age: 39.4±10.9 years; range, 22 to 60 years) who started anti-TNF treatment due to their high disease activity were included in the cross-sectional prospective study between May 2017 and January 2018. Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score, Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index, Ankylosing Spondylitis Quality of Life Questionnaire, Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index, and Bath Ankylosing Spondylitis Metrology Index were recorded. Maastricht Ankylosing Spondylitis Enthesitis Score (MASES) and Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) Enthesitis Score were utilized for clinical enthesitis evaluation. Patients were ultrasonographically evaluated in accordance with the Madrid Sonographic Enthesitis Index (MASEI) by a blinded sonographer. Patients were clinically and ultrasonographically assessed at baseline and in the third month after the treatment. Results: In the initial evaluation, 24 (77.42%) of the patients had clinical enthesitis, and 30 (96.77%) of the patients had ultrasonographic enthesitis. After anti-TNF treatment, MASES, SPARCC, MASEI-structure, MASEI-thickness, MASEI-bursitis, MASEI-Doppler, MASEI-inflammatory, and MASEI-total scores significantly decreased (p<0.05). There was no significant change in MASEI-damage, MASEI-erosion, and MASEI-calcification scores following the therapy (p>0.05). Conclusion: Anti-TNF treatment may improve clinical and ultrasonographic enthesitis, particularly inflammatory changes. Erosions and calcifications may not ameliorate after three months of anti-TNF treatment.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».