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Enregistrement W1991300865 · doi:10.1097/bte.0b013e3181e5d742

Humeral Head Posterior Subluxation on CT Scan: Validation and Comparison of 2 Methods of Measurement

2010· article· en· W1991300865 sur OpenAlexaff
Jacob F. Kidder, Dominique M. Rouleau, Juan Pons‐Villanueva, Savvas Dynamidis, Michael J. DeFranco, Gilles Walch

Notice bibliographique

RevueTechniques in Shoulder & Elbow Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScapulaSubluxationIntraclass correlationReliability (semiconductor)Nuclear medicineOrthodonticsGlenoid cavityShoulder jointAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Humeral static posterior translation is important for evaluation of osteoarthritis. Two different methods are compared for absolute difference and reliability. Methods A group of patients with shoulder pathology were analyzed. Images were evaluated 2 times with 2 methods by 3 evaluators. The first method, scapula method (SM), uses the scapula axis as a reference line (line drawn from the medial border of the scapula body to the center of the glenoid). The second method, named mediatrice method (MM), used the “mediatrice” line, drawn as a perpendicular line to glenoid joint surface passing in its middle. The percentage of the humeral head posterior to the line was assessed at the longest AP diameter. A percentage higher than 55% defined posterior subluxation. Reliability of both methods was obtained using consistency and interobserver agreement using intraclass correlation. Results One hundred fifteen cases met the inclusion criteria. The intraobserver reliability was very good using SM and good with MM. The interobserver reliability was very good for SM and good for MM. Conclusion The SM is slightly more reliable for subluxation measurement of the glenohumeral joint, however, both could be used to study the influence of humeral head subluxation on postoperative results.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations63
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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