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Enregistrement W1970458797 · doi:10.1055/s-0029-1202244

MDCT Arthrography or MR Arthrography for Imaging the Wrist Joint?

2009· review· en· W1970458797 sur OpenAlexaff
Thomas Moser, Viviane Khoury, Patrick G. Harris, Nathalie J. Bureau, Étienne Cardinal, J.-C. Dosch

Notice bibliographique

RevueSeminars in Musculoskeletal Radiology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensHôpital Saint-LucHôpital Notre-DameMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWristRadiologyJoint (building)Nuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imaging of the wrist joint has been radically modified over the last decade, particularly since multidetector computed tomography (MDCT) arthrography and magnetic resonance (MR) arthrography have become widely available. These two modalities allow a confident assessment of ligament tears and potential diagnosis of associated abnormalities of cartilage, bone, and soft tissues. The interosseous scapholunate and lunotriquetral ligaments and the triangular fibrocartilage complex (TFCC) are the most important structures to consider. Precise analysis of their different lesions, including recognition of degenerative tears, is essential for guiding the treatment. After a brief overview of the different injuries of interosseous ligaments and cartilage, this article thoroughly exposes the technical aspects of wrist MDCT arthrography and MR arthrography, reviews their results, and discusses their performances in light of recent literature. Finally, we propose an imaging strategy to decide between MDCT arthrography and MR arthrography depending on the clinical query. Other imaging modalities are not forgotten in this strategy. The evaluation of ligamentous and TFCC pathology must always begin with conventional radiographs. Cineradiography, ultrasound, and standard MRI are also useful in selected cases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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