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Enregistrement W4410898202 · doi:10.5114/reum/200528

The role of magnetic resonance imaging in monitoring patients with axial spondyloarthritis

2025· article· en· W4410898202 sur OpenAlexaboutno aff
Rafał Wojciechowski

Notice bibliographique

RevueReumatologia/Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBASDAIMedicineAnkylosing spondylitisCertolizumab pegolMagnetic resonance imagingAxial spondyloarthritisSpondylitisInternal medicineSacroiliitisDiseaseSacroiliac jointRadiologyAdalimumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Axial spondyloarthritis (axSpA) comprises a group of chronic inflammatory joint diseases. Modern therapies enable the rapid achievement of low disease activity or even remission. Therefore, assessing disease activity is now crucial for making the best possible therapeutic decisions. In addition to standard clinical indices used to evaluate disease activity, magnetic resonance imaging (MRI) is increasingly employed to assess inflammation. Material and methods: The study included patients with axSpA who had a Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI) score ≥ 4 and a Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) score ≥ 2. The MRI examinations of the sacroiliac joints were performed at the beginning and the end of the study to evaluate disease activity. The study lasted 3 months, during which patients were treated with certolizumab pegol. Results: The study included 31 patients with axSpA (11 females, 20 males). The mean age of the patients was 36.7 years (SD 9.7), and the mean disease duration from the onset of the first symptoms was 7.4 years (SD 1.9). At the start of therapy, all patients had active disease, as determined by clinical assessment (BASDAI ≥ 4 and Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score [ASDAS] > 2.1) and MRI evaluation (SPARCC ≥ 2). The percentage of patients with active disease after 3 months of therapy was 26% (BASDAI), 19% (ASDAS), and 97% (SPARCC). Significant clinical improvement as a result of the therapy was observed in 81% (ΔBASDAI ≥ 50%), 97% (ΔASDAS ≥ 1.1), and 87% (ΔSPARCC ≥ 2.5) of patients. Conclusions: Magnetic resonance imaging provides a perspective on disease activity that complements traditionally used clinical indices. It does not replace these indices but rather offers additional insights during both the diagnostic process and the monitoring of therapy efficacy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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