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Enregistrement W4408090263 · doi:10.46497/archrheumatol.2024.93654

Comment to the article: Numerous factors hamper objective assessment of disease activity in axial spondyloarthritis

2024· article· en· W4408090263 sur OpenAlexaboutno aff
Özenç İnan, Ebru Aytekin, Yasemin Pekin Doğan, İlhan Nahit Mutlu, Kübra Aydemir, Nuran Öz, Nil Sayıner Çağlar

Notice bibliographique

RevueArchives of Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxial spondyloarthritisMedicinePhysical therapyDiseaseIntensive care medicineTraditional medicineInternal medicineSacroiliitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We read your letter with interest and would like to respond to some points that need clarification. First of all, we would like to recall that the study was based on the current imaging and disease activity scores of patients with axial spondyloarthritis (axSpA) diagnosed within Assessment of Spondyloarthritis International Society (ASAS) classification criteria. The study design was not based on newly diagnosed patients or retrospective data. Therefore, we did not include additional information regarding the identification of patient groups from the Human Leukocyte Antigen B27 (HLA-B27) arm and/or imaging arm at the time of diagnosis. Indeed, the literature reports that within 2-10 years, 10-40% of patients with nonradiographic axSpA may progress to radiographic axSpA.[1] Similarly, another study reported that bone marrow edema in the sacroiliac joint (SIJ) may change over the years in magnetic resonance imaging (MRI) follow-up of patients with axSpA.[2] In that study, the proportion of patients with the positive MRI definition of ASAS decreased from 29.3% to 22% at five-year MRI follow-up. Therefore, this study aimed to examine the correlation of current disease activity scores with the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) scoring system based on current MRI imaging rather than at the time of diagnosis. We agree that the correlation coefficient is likely to be higher in HLA-B27-negative patients than in HLA-B27-positive patients. However, this criticism may be meaningful in cases where a significant correlation between disease activity scores and SPARCC scores in HLA-B27-positive patients has been reported and it has been argued that SPARCC scores may be important indicators of disease activity in HLA-B27-positive patients. In our study, only a correlation between the Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI), a disease activity score, and SPARCC scores was reported in HLA-B27-negative patients. The percentage of patients using anti-tumor necrosis factor (TNF) agents in Table 2 was entered incorrectly during data transfer. In our study, 12.5% (n=4) of the patients were using anti-TNF agents. We have discussed the tendency of anti-TNF agents to improve MRI scores in SIJ in our discussion section.[3] On the other hand, although controversial, non-steroidal anti-inflammatory drugs may also decrease bone marrow edeme and SPARCC scores in SIJ.[4] Additionally, anti-TNF agents are known to be highly effective in improving disease activity scores, in addition to improving MRI scores.[5] From this perspective, we would like to point out that the type of drug may affect both poles of the correlation to different degrees. In this study, correlation analysis of disease activity and SPARCC scores was included instead of a correlation analysis according to the type of drug used. Nevertheless, your contribution is valuable in terms of opening the door to new studies investigating differences according to the type of drug used. In conclusion, there are many factors that may affect correlation analyses in axSpA patients. By eliminating these factors as much as possible, healthier results can be reported.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0350,036
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,010

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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