Juvenile idiopathic inflammatory myopathies assessment by magnetic resonance imaging: a scoping review of protocols, scoring systems, and applications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our review assessed whole body (WB) and dedicated body-part magnetic resonance imaging (DedMRI) techniques, protocols, and inflammatory scoring systems, focusing on their clinimetric properties (reliability, validity, responsiveness) in clinical and research settings of patients with juvenile idiopathic inflammatory myopathies (JIIM). METHODS: A comprehensive search of MEDLINE, EMBASE, and Cochrane databases from 2000 to 2024 identified relevant studies. RESULTS: Sixteen studies enrolling JIIM patients with MRI were reviewed, which showed heterogeneity in objectives, methodologies, and scoring systems. Four (25%) studies used quantitative assessments, while 12 (75%) employed semi-quantitative or qualitative methods in scoring MRI. WB-MRI was performed in 3 (18.7%) studies, and DedMRI in 13 (81.2%). Muscle evaluation included assessments of edema [14 (87.5%) studies], fatty infiltration [4 (25%) studies], and atrophy [6 (37.5%) studies]. T1 images were used in 9 (56.2%) studies for measuring chronic changes, with coronal views reported in 6 (37.5%). Fluid-sensitive sequences (T2 with fat saturation, STIR) were employed in all studies and were obtained in the coronal plane in 9 (56.2%). These sequences were crucial for detecting soft tissue edema related to acute/subacute inflammation. One (6%) study included diffusion and T1 post-contrast sequences. CONCLUSION: There is significant heterogeneity in MRI protocols for evaluating JIIM. Standardized WB-MRI protocols are needed to ensure consistency and comparability across studies and institutions, optimize assessments of disease activity, treatment response, and follow-up in JIIM patients. Standardization should enhance the reliability of MRI for diagnosing and monitoring JIIM in clinical and research settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».