Evaluating high-resolution computed tomography derived 3-D joint space metrics of the metacarpophalangeal joints between rheumatoid arthritis and age- and sex-matched control participants
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Rheumatoid arthritis (RA) is commonly characterized by joint space narrowing. High-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) provides unparalleled in vivo visualization and quantification of joint space in extremity joints commonly affected by RA, such as the 2nd and 3rd metacarpophalangeal joints. However, age, sex, and obesity can also influence joint space narrowing. Thus, this study aimed to determine whether HR-pQCT joint space metrics could distinguish between RA patients and controls, and determine the effects of age, sex and body mass index (BMI) on these joint space metrics. Methods HR-pQCT joint space metrics (volume, width, standard deviation of width, maximum/minimum width, and asymmetry) were acquired from RA patients and age-and sex-matched healthy control participants 2nd and 3rd MCP joints. Joint health and functionality were assessed with ultrasound (i.e., effusion and inflammation), hand function tests, and questionnaires. Results HR-pQCT-derived 3D joint space metrics were not significantly different between RA and control groups (p > 0.05), despite significant differences in inflammation and joint function (p < 0.05). Joint space volume, mean joint space width (JSW), maximum JSW, minimum JSW were larger in males than females (p < 0.05), while maximum JSW decreased with age. No significant association between joint space metrics and BMI were found. Conclusion HR-pQCT did not detect group level differences between RA and age-and sex-matched controls. Further research is necessary to determine whether this is due to a true lack of group level differences due to well-controlled RA, or the inability of HR-pQCT to detect a difference.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».