MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1991691719 · doi:10.1186/1748-7161-8-s2-o36

Ultrasound image measurements of erector spinae muscle thickness at four spinal levels in adolescents with idiopathic scoliosis: reliability and concave-convex comparison

2013· article· en· W1991691719 sur OpenAlexaff
Alan Richter, Éric Parent, Gregory N. Kawchuk, Marc Moreau, Douglas Hedden, Edmond Lou

Notice bibliographique

RevueScoliosis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationCobb angleScoliosisOrthodonticsVertebraUltrasoundFacet (psychology)AnatomyThoracic vertebraeNuclear medicineIdiopathic scoliosisLumbarLumbar vertebraeRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods Nine patients with AIS (8 females) with a single thoracic curve, aged 13.5±1.8 years old, with mean Cobb angles of 39.4±9.1o, under observation or undergoing brace treatment were included. In a prone position, three ultrasound images of erector thickness were obtained on each side at L3, the upper end vertebra, lower-end vertebra and the apex of the curve in random order. A 5cm curvilinear probe was used to capture images of the erectors parasagittally over the facets. Thickness was measured using ImageJ as the distance from the facet to the first fascia line by an examiner blinded to image location and measurements. Reliability was estimated using Intraclass Correlation Coefficients (ICC2,1 and 2,2) and standard error of measurement (SEM). Differences between sides were determined using paired t-tests at each level.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScoliosisMême sujetScoliosis diagnosis and treatmentTravaux en français237 207