The prediction of response to treatment using power Doppler in rheumatoid arthritis: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: There is no consensus on how musculoskeletal ultrasound (US), especially power Doppler (PD) positivity, should inform treatment decisions in RA. We aimed to summarize the literature on whether PD positivity can predict response to intensification of RA therapies in patients with moderate to high clinical disease activity. Methods: A systematic literature review was performed using a predefined PICO strategy. The titles and abstracts, and subsequently full texts, were independently screened and reviewed by two reviewers and any disagreement was resolved by a third investigator. Studies that investigated the predictive value of PD were included. Results: Among 2580 abstracts/titles, 13 studies were included. Studies were heterogeneous regarding the inclusion criteria, baseline and new treatments, scanned joints and follow-up duration. In eight studies, patients with higher baseline PD activity had a better response to treatment, mostly with higher reductions in clinical indices. In contrast, two studies found that the probability of achieving clinical remission decreased as the baseline PD score increased. There was no association between baseline PD and the achievement of clinical remission at the follow-up in the remaining three studies. Conclusion: The baseline Doppler severity may suggest better improvement with higher reductions in composite scores, but this may not be enough to predict a remission state. How US can be used to predict response in RA management requires a well-designed study that will need to be shaped by the existing observations, most importantly identifying the outcome measure that will also be important for daily practice.
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 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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».