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Enregistrement W4410927152 · doi:10.3899/jrheum.2024-1339

Tradition Versus Innovation: Conventional Radiography and Ultrasound in Calcium Pyrophosphate Deposition Identification. Instructions for Use

2025· article· en· W4410927152 sur OpenAlexvenueno aff
Georgios Filippou, Silvia Sirotti, Lene Terslev, Anna Zanetti, Davide Rozza, Esperanza Naredo, Ulrike Novo‐Rivas, Pascal Zufferey, Carlos Pineda, Marwin Gutiérrez, Antonella Adinolfi, Teodora Şerban, Daryl MacCarter, Gaël Mouterde, Annamaria Iagnocco, Anna Scanu, Ingrid Möller, Abhishek Abhishek, Nicola Dalbeth, Sara K. Tedeschi, Tristan Pascart, Maria Antonietta D’Agostino, Fabio Becce

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasoundRadiographyPyrophosphateIdentification (biology)CalciumRadiologyCalcium pyrophosphateNuclear medicineMedical physicsInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Conventional radiography (CR) and ultrasound (US) are used interchangeably for identification of calcium pyrophosphate deposition (CPPD). The aim of this study was to assess whether combining US and CR offers greater accuracy over either modality alone for the identification of CPPD. METHODS: Consecutive patients scheduled for knee replacement surgery for osteoarthritis were enrolled. Before surgery, patients underwent CR and US of the knee. Menisci and hyaline cartilage were collected and analyzed using polarized light microscopy to confirm the presence of CPPD (gold standard). CR and US were assessed for absence/presence of CPPD by expert radiologists and sonographers. Diagnostic performance statistics were calculated. Poisson models with robust variance estimators were used to determine the likelihood of identifying CPPD. RESULTS: Fifty-one patients (63% female, mean age 71.4 [SD 8] years) were enrolled. US demonstrated higher overall accuracy than CR for CPPD identification (0.78 vs 0.73). Sequential use of both modalities provided an advantage when only 1 knee site was positive in 1 of the 2 techniques; however, when 2 or 3 sites were positive, no additional advantage was observed. When US was negative, subsequent CR did not improve CPPD detection, but in cases of a negative CR, a positive US increased the likelihood of CPPD by 4.21 times, whereas a negative US substantially reduced the probability of CPPD, increasing the likelihood of its absence by 76%. CONCLUSION: US was more accurate than CR for identification of CPPD. Performing both exams can be an added value for CPPD identification only in a few specific cases.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreMéthodes

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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