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Enregistrement W4408090303 · doi:10.46497/archrheumatol.2024.10842

Numerous factors hamper objective assessment of disease activity in axial spondyloarthritis

2024· article· en· W4408090303 sur OpenAlexaboutno aff
Salih Özgöçmen, Gamze Kılıç

Notice bibliographique

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

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We read the article published by Inan et al.[1] with interest. Contrary to the latest evidencebased recommendations by European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR), no robust correlation was found between Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) scores and disease activity parameters. Based on a systematic literature search, EULAR recommends the use of magnetic resonance imaging (MRI) of the sacroiliac (SI) joints or the spine to assess and monitor disease activity in axial spondyloarthritis (axSpA), as an additional tool accompanying clinical and laboratory assessments.[2] We would like to discuss some important points which may explain influencing factors for lack of correlation between disease activity parameters and SPARCC scores in Inan et al.'s study.[1] First, ASAS (Assessment of Spondyloarthritis International Society) classification criteria for axSpA has imaging and clinical arms.[3] In the study, the number of patients who met only the clinical or imaging criteria, or both, was not specified. Furthermore, the number of patients with radiographic and nonradiographic axSpA was not mentioned. Half of the patients were negative for HLA-B27; therefore, we may assume that these patients likely had sacroiliitis on imaging (either X-ray or MRI), which increases the possibility of bone edema in the SI joint on MRI, potentially leading to higher SPARCC scores. However, HLA-B27-positive patients did not require imaging findings to be included in the study if they had two or more spondyloarthritis features. Therefore, we may assume that HLA-B27-negative patients were more likely to have a wider range of SPARCC scores compared to HLA-B27-positive patients, resulting in a higher and significant correlation coefficient in this subgroup of patients. Second, some factors may affect SPARCC scores and inevitably influence correlation coefficients. For example, tumor necrosis factor (TNF) blockers have the capability to reduce bone edema in the SI joint and, accordingly, SPARCC scores.[4] The number and percentage of patients on anti-TNF agents given in Table 2 is not consistent. If only four (12.5%) patients were on biologics, this may have had less influence on the scores; however, this influence would be more prominent if more than half (53.1%) were on anti-TNF treatment. The third point may be the gender issues. Results should be carefully interpreted if the analyses were done based on gender splitting. Gender difference is an important issue regarding effect modifying contextual factors, outcome influencing contextual factors, and measurement affecting contextual factors stated in the survey of OMERACT working groups.[5] Women tend to have higher values in some of the patient-reported outcome measurements.[5,6] Therefore, female patients may be evaluated separately, as suggested and conducted in Inan et al.’s study[1]. A previous report showed longitudinal association of inflammatory lesions in the SI joint and disease activity in males but not in females.[7] In Inan et al.’s study, the small number of patients, particularly the lower number of female patients (n=11), may be the most important limitation since outliers become strikingly important in correlation analysis with a low number of patients.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 GPT0,292
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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