Correlation of Preoperative MRI and MRA With Arthroscopically Proven Articular Cartilage Lesions of the Elbow
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the usefulness of magnetic resonance imaging (MRI) in detecting elbow articular cartilage injuries through comparison of preoperative MRI and magnetic resonance arthrography (MRA) with arthroscopic findings. DESIGN: Retrospective case analysis. SETTING: Tertiary care orthopedic private practice. PATIENTS: Consecutive series of 31 patients presenting with elbow pain and diagnosed at arthroscopy with articular cartilage defects of the elbow. All patients had a preoperative MRI or MRA using a 1.5 T magnet. INTERVENTIONS: Each patient had a systematic elbow arthroscopy, with careful inspection and recording of chondral injuries in 4 anatomical regions: capitellum, radius, trochlea, and ulna. Each MRI/MRA was then independently reviewed by 2 radiologists blinded to the arthroscopic findings. MAIN OUTCOME MEASURES: The sensitivity, specificity, negative predictive value, positive predictive value, and accuracy were calculated for MRI and MRI compared with arthroscopy as the gold standard, for each of the anatomical regions. RESULTS: The accuracy of MRI was 45% for chondral injuries of the radius, 65% for the capitellum, 20% for the ulna, and 30% for the trochlea. The accuracy of MRA was 45% for chondral injuries of the radius, 64% for the capitellum, 18% for the ulna, and 27% for the trochlea. CONCLUSION: We conclude that the ability of MRI and MRA using a 1.5 T magnet to detect articular cartilage lesions is limited. Neither MRI nor MRA demonstrates the intraarticular surface as accurately as direct visualization with the arthroscopy. This may be improved with the use of 3 T MRI. CLINICAL RELEVANCE: This study demonstrates that MRI and MRA with a 1.5 T magnet, as used in community practice, have limited ability to detect cartilage lesions of the elbow.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».