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Enregistrement W1530501817 · doi:10.1186/ar502

Volumetric computerized tomography as a measurement of periprosthetic acetabular osteolysis and its correlation with wear.

2002· article· en· W1530501817 sur OpenAlexaboutno aff
J van Holten, TJM Smeets, MC Kraan, PP Tak

Notice bibliographique

RevueArthritis Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGigtforeningenUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteolysis, which is considered to be a major source of morbidity following total hip joint replacement, has been notoriously difficult to measure accurately, particularly in the acetabular area. In order to study periacetabular osteolysis, specialized software for computerized tomography (CT) scan image analysis has been developed. This software (3D-CT) eliminates metal artifacts, allows three-dimensional segmentation of the CT image, and reconstructs the segmented image to provide an accurate representation and measurement of volume for osteolytic lesions. In the present study, 20 patients underwent periacetabular osteolytic volume determination using 3D-CT, functional assessment (using the Harris Hip Scale, the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index, and the short form 36 questionnaire), and two-dimensional analysis of volumetic polyethylene wear using digitalized plain films. Periacetabular osteolysis correlated directly with the polyethylene wear rate (relative risk [RR] = 0.494, P = 0.027). If one patient with an acetabular revision, one patient with recurrent dislocation, and one patient with a Biomet prosthesis are excluded, then the correlation between wear and osteolysis is improved (RR = 0.685, P = 0.002). In summary, the current study demonstrates both the feasibility of CT imaging of periacetabular osteolysis and the correlation between polyethylene wear and osteolytic volume, providing a potential outcome measure for clinical trials that are designed to examine interventions in this complex disease process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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