Imaging for Diagnosis and Differential Diagnosis of Axial Spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Spondyloarthritis refers to a group of inflammatory rheumatic diseases characterized by shared clinical features, such as inflammatory involvement of the axial skeleton, a specific pattern of peripheral joint involvement (usually asymmetric mono- or oligoarthritis, predominantly involving the lower extremities), enthesitis, and dactylitis. Common extra-musculoskeletal manifestations include acute anterior uveitis, psoriasis, and inflammatory bowel disease (Crohn’s disease and ulcerative colitis). Axial spondyloarthritis (axSpA) denotes the subset of spondyloarthritis with predominant involvement of the spine and sacroiliac joints. The term axSpA encompasses both non-radiographic disease (no definite structural damage on X-rays of the sacroiliac joints) and radiographic disease, which has historically been referred to as ankylosing spondylitis. In clinical practice, these entities represent a spectrum. axSpA may initially present without X-ray changes and in some patients, may later progress to classic ankylosing spondylitis. In this article, we will review the approach to diagnosing (versus classifying) axSpA and examine the role of imaging modalities in diagnosing axSpA and distinguishing it from common mimics.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».