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.
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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 | 0,013 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».