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Enregistrement W4410404500 · doi:10.3899/jrheum.2024-1276

Cone Beam Computed Tomography for Assessment of Erosions in Early Rheumatoid Arthritis: A Pilot Study

2025· article· en· W4410404500 sur OpenAlexvenueno aff
Inger Gjertsson, Ylva Aurell, Anna Rudin, Anna‐Karin Hultgård Ekwall, Eva Klingberg, Kristina Forslind

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisCone beam computed tomographyComputed tomographyRadiologyArthritisNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cone beam computed tomography (CBCT) can accurately assess erosive disease in the hands, wrists, and feet in established rheumatoid arthritis (RA). The aim of this study was to compare CBCT with conventional radiography (CR) for the assessment of erosions in patients with early RA. METHODS: CBCT and CR of the hands, wrists, and feet of 17 patients with treatment-naive early RA were assessed at diagnosis and at the 6-month and 12-month follow-up. Erosions on CBCT scans were scored by the same observer using the modified RA Magnetic Resonance Imaging Score, which evaluates the same joints as the Sharp/van der Heijde score (SHS). Radiographs were scored for erosions using the SHS by the same observer. RESULTS: At baseline, there was a significant difference in the erosion score between CBCT and CR, as shown with a percentage of maximum scores. The number of erosions and the number of eroded joints were significantly higher with CBCT compared with CR at 6 and 12 months. The number of detected repair of erosions was higher with CBCT than with CR at both 6 and 12 months. CONCLUSION: CBCT was more sensitive than CR in detecting erosions and repair in patients with early RA. CBCT has the potential to become a sensitive tool for monitoring destructive disease in patients with RA.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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