Clinical Impact of Multiparametric Contrast‐Enhanced Dual‐Energy Computed Tomography in Arthritis Imaging: A Prospective Single‐Center Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to evaluate the influence of contrast-enhanced dual-energy computed tomography (CE-DECT) in detecting and differentiating rheumatic joint diseases of the hand. METHODS: In this prospective study, patients with suspected arthritis of the hand were investigated consecutively alongside the standard clinical procedure. CE-DECT with sequential rotations was performed in all patients before and 3-minutes after weight-adapted contrast agent application. Reconstructions included two-material decomposition for tophus imaging, virtual noncalcium for bone marrow edema, and CT subtraction for soft-tissue inflammation. All postprocessed images and original CT reconstructions were rated by two radiologists in consensus to generate an imaging diagnosis. Imaging findings in CE-DECT were juxtaposed with the initial and final evaluations by referring rheumatologists. This evaluation focused on surrogate performance criteria, emphasizing the added diagnostic value of CE-DECT in detecting specific imaging biomarkers associated with various arthritic pathologies. A subsequent survey assessed CE-DECT's diagnostic utility and impact on patient management, rated on a 1 to 10 scale. Descriptive statistics were employed. RESULTS: Overall, 136 patients were included in the analysis. In 119 patients (87.5%), the CE-DECT findings agreed with the final diagnosis. In 67 patients (49.2%), the diagnosis was changed following CE-DECT. Rheumatologists rated CE-DECT's diagnostic utility at a mean ± SD of 8.5 ± 2.1 and its contribution to patient management at 8.4 ± 1.8. CONCLUSION: CE-DECT showed high value for diagnosis and management of patients with suspected inflammatory arthritis. Its diverse diagnostic capabilities suggest that it can develop an important addition to current clinical workup pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».