Does malpositioning of the arm influence radiographic range of motion measurement?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Radiographic range of motion measurement of the elbow has been shown to be both precise and reliable. For this method to be used routinely in research studies, it is important to describe its limits regarding: (1) rotation of the arm from the perfect lateral position and (2) the length of humerus and ulna visible on the radiograph. MATERIAL AND METHODS: A 3D bone reconstruction was performed from an upper limb CT scan. Planar radiographs were simulated for rotations of the elbow within a range of ±30o from the perfect lateral position. The field of view was modified, ranging from five visible centimeters of diaphysis on the radiograph to full visibility of the upper limb. RESULTS: The disparity was less than 2.5° (mean=0.68°, SD=0.43°) when the flexed arm was rotated between -30.0° (external rotation, ER) and + 18.0° (internal rotation, IR). When considering the extended arm, measured angles differed by less than 2.5° (mean=0.79°, SD=0.57°) within a range of -15.0° (ER) to +30.0° (IR). When a minimum of 12 cm of humerus and ulna, from the capitellum, were visible on the radiograph measured angles varied very slightly (mean disparity of 0.71°, SD= 0.71°). Finally a qualitative description of the appearance of the radiographs was included to help surgeons estimate acceptable degrees of rotation. CONCLUSION: Range of motion (ROM) measurement shows consistent results, despite 15 to 30 degrees of internal or external rotation. The middle third of the humeral and ulnar diaphyses should be visible on the radiographs to ensure the validity of measurement. Radiographic ROM measurement is still recommended over the goniometer for research purposes because of its high reliability and precision. Moreover, malpositioning of the elbow should not jeopardize results since it will most likely be an angle measurement variation of less than 2.5°.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».