Detecting new erosions in rheumatoid arthritis over one year – Radiography and high-resolution computed tomography of finger joints
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the number of new erosions in two metacarpophalangeal (MCP) joints over one year assessed by high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) and conventional radiography (CR). Furthermore, to estimate the diagnostic accuracy of erosive progression by CR with HR-pQCT as the reference standard. METHODS: Paired sets of image data were available from patients with RA (n=310), who underwent HR-pQCT and CR, including the 2nd and 3rd MCP joints only of the dominant hand at baseline and at the one-year follow-up. Erosion number was determined using HR-pQCT and CR. Erosive volume was estimated from segmented HR-pQCT images, and erosion scores were obtained by the Sharp/van der Heijde method from CR. Erosive progression was defined as an increase in total erosion number or a study-specified increase in total erosive volume or total erosion score. RESULTS: At baseline, 250 erosions were identified by CR compared to 1864 erosions by HR-pQCT. After one year, 3 new erosions were detected by CR compared to 66 new erosions by HR-pQCT. Erosive progression was identified in 40 patients using HR-pQCT and in 3 patients using CR. With HR-pQCT as reference, CR had a sensitivity of 2.5% (95% CI: 0.1-13.2%) and a specificity of 99.3% (95% CI: 97.3-99.9%) for detecting erosive progression. CONCLUSION: HR-pQCT identified more than 20 times the number of new erosions, and more than 10 times as many patients with erosive progression than CR. HR-pQCT is a sensitive tool for monitoring new erosions and erosive progression over one year in RA.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».