Imaging-based measures of synovitis in knee osteoarthritis: A scoping review and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Synovitis has emerged as a tissue target of importance in OA research and is commonly evaluated with medical imaging. Objectives: The purpose of this scoping review was to identify and describe the medical imaging techniques and definitions used by knee OA researchers to assess synovitis, summarize their advantages and disadvantages, and identify opportunities for future work. Eligibility criteria: We included full-text peer-reviewed English publications including adults diagnosed with knee OA. Studies were included if one or more medical imaging modalities were used to assess synovitis in the knee.Studies of inflammatory arthritis, joint replacement, and synovial joints other than the knee were excluded. Animal studies and literature syntheses were also excluded. Sources: MEDLINE, SCOPUS, and Google scholar databases were systematically searched for publications (2000-2023) using the following medical subject headings (MeSH): "osteoarthritis, knee", "magnetic resonance imaging", "ultrasonography", "synovitis". Results: 1154 articles were identified from searching medical databases. After removal of duplicates, abstract screening, and full text reading, 251 articles were included in the final review. MRI is the most common modality employed to assess knee synovitis, followed by US imaging. Varied imaging techniques used in the assessment of joint synovitis may be targeting divergent constructs of synovial remodeling and inflammation, which complicates interpretation of results. Conclusions: There is no consensus on the best method for imaging of knee synovitis in OA. Future work may benefit from the evaluation of synovitis separate from joint effusion, and their associations with histologic findings to discriminate between features of synovial inflammation and remodeling.
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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 | 0,036 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».