Correlation between clinical disease activity and sacroiliac magnetic resonance imaging detection in axial spondyloarthropathy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The study aimed to evaluate the correlation between the clinical disease activity of axial spondyloarthropathy (axSpA) and magnetic resonance imaging findings of the sacroiliac joint. Patients and methods: Thirty-two patients (21 males, 11 females; mean age: 39.3±9.2 years; range, 18 to 55 years) who were diagnosed with axSpA according to the Assessment in Spondyloarthritis International Society classification criteria between November 2015 and August 2017 were included in this cross-sectional study. Visual Analog Scale (VAS), Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI), Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score (ASDAS)-erythrocyte sedimentation rate (ESR), and ASDAS-C-reactive protein (CRP) were used as the indicators of clinical activity. Magnetic resonance imaging of the sacroiliac joint was performed and the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) score was evaluated by a radiologist who was blinded to the clinical and laboratory parameters of the patients. Results: The mean duration of symptom onset was 9.3±7.7 years, and the mean duration of diagnosis was 3.6±2.8 years. Human leukocyte antigen (HLA)-B27 was positive in 16 (50%) patients. There was no correlation between the SPARCC score and VAS, BASDAI, MASES, BASFI, ASDAS-CRP, ASDAS-ESR, ESR, and CRP values (p>0.05). In the HLA-B27 subgroup analyses, a statistically significant correlation was found between HLA-B27-negative patients and SPARCC score (r=0.639, p=0.008). Conclusion: No relationship was found between other clinical disease parameters and sacroiliac joint imaging findings, except for the relationship between the SPARCC and BASDAI in HLA-B27- negative patients with axSpA.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».