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Enregistrement W1940449030 · doi:10.1186/ar1437

Magnetic resonance imaging, X-ray and dual X-ray absorptiometry techniques for assessment and monitoring of knee osteoarthritis

2004· article· en· W1940449030 sur OpenAlexafffund
Pauline Boulos, Dean Inglis, Karen A. Beattie, George Ioannidis, Chris Gordon, J. Duryea, Colin E. Webber, Jonathan D. Adachi

Notice bibliographique

RevueArthritis Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkNational Cancer InstituteGenentechNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDutch Arthritis AssociationOesterreichische NationalbankDeutsche ForschungsgemeinschaftNuffield FoundationArthritis SocietyPhysiotherapy Foundation of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchLupus Research AllianceWellcome TrustNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesHoward Hughes Medical InstituteLupus Research InstituteBiogenAustrian Science FundArthritis Foundation
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthy volunteers and patients with knee OA referred for assessment to a rheumatologist are invited to participate in the various studies. All patients are asked to complete preset questionnaires. Radiographs of the knee are performed postero-anteriorly in a standardized fixed-flexion position by trained technicians. Radiographs are subsequently digitized and analyzed for mJSW using an automated computer algorithm. A 1 T extremity MRI scanner is used for imaging each individual's knee. Sequences include a saggital T 1 -weighted, 3D spoiled gradient echo with fat saturation, a saggital T 1 -weighted fast spin echo (FSE), a coronal T 2 -weighted FSE and an axial FSE inversion recovery sequence. Quantitative cartilage measurements of normal and OA subjects' knees were obtained using a validated segmentation technique on both 1 T and 1.5 T MRI images. The 1 T extremity MRI scanner has been found to be reliable and of comparable precision in comparison with a 1.5 T whole-body scanner. The use of a fixed-flexion position and a computer algorithm to determine medial mJSW of the knee in patients having normal or osteoarthritic knees has been found to be reliable in both short-term and long-term studies. Forty-seven pairs of knee radiographs were assessed in the short-term study while 14 pairs in a long-term study were assessed. Reliability for both studies was measured by means of intraclass correlation coefficient and found to be 0.95–0.99 for both healthy subjects and those with OA. A cross-sectional study of 45 patients referred for assessment of knee pain is being completed. Data analyses will include comparison of pain scales, history and physical examination with MRI findings in the knee. Quantitative cartilage measurements using a 1 T office-based extremity MRI scanner have been found to be reliable and of comparable precision with those obtained using a 1.5 T whole-body MRI scanner. The use of a fixed-flexion radiographic technique for assessing mJSW has been found to be reliable in a long-term reproducibility study at our center. Early diagnosis and prompt assessments of patients with OA can be accessible using an office-based extremity MRI scanner and could prove to be a valuable clinical tool with the development of disease-modifying agents for the treatment of OA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission2
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