DIAGNOSTIC SENSITIVITY AND INTEROBSERVER AGREEMENT OF RADIOGRAPHY AND ULTRASONOGRAPHY FOR DETECTING TROCHLEAR RIDGE OSTEOCHONDROSIS LESIONS IN THE EQUINE STIFLE
Notice bibliographique
Résumé
Osteochondrosis lesions commonly occur on the femoral trochlear ridges in horses and radiography and ultrasonography are routinely used to diagnose these lesions. However, poor correlation has been found between radiographic and arthroscopic findings of affected trochlear ridges. Interobserver agreement for ultrasonographic diagnoses and correlation between ultrasonographic and arthroscopic findings have not been previously described. Objectives of this study were to describe diagnostic sensitivity and interobserver agreement of radiography and ultrasonography for detecting and grading osteochondrosis lesions of the equine trochlear ridges, using arthroscopy as the reference standard. Twenty-two horses were sampled. Two observers independently recorded radiographic and ultrasonographic findings without knowledge of arthroscopic findings. Imaging findings were compared between observers and with arthroscopic findings. Agreement between observers was moderate to excellent (κ 0.48-0.86) for detecting lesions using radiography and good to excellent (κ 0.74-0.87) for grading lesions using radiography. Agreement between observers was good to excellent (κ 0.78-0.94) for detecting lesions using ultrasonography and very good to excellent (κ 0.86-0.93) for grading lesions using ultrasonography. Diagnostic sensitivity was 84-88% for radiography and 100% for ultrasonography. Diagnostic specificity was 89-100% for radiography and 60-82% for ultrasonography. Agreement between radiography and arthroscopy was good (κ 0.64-0.78). Agreement between ultrasonography and arthroscopy was very good to excellent (κ 0.81-0.87). Findings from this study support ultrasound as a preferred method for predicting presence and severity of osteochondrosis lesions involving the femoral trochlear ridges in horses.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».