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Enregistrement W2011806877 · doi:10.1055/s-2007-984417

Cross-Sectional Imaging of Internal Derangement of the Wrist with Arthroscopic Correlation

2007· article· en· W2011806877 sur OpenAlexaff
Viviane Khoury, Patrick G. Harris, Étienne Cardinal

Notice bibliographique

RevueSeminars in Musculoskeletal Radiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensHôpital Saint-LucCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthroscopyWristWrist arthroscopyMagnetic resonance imagingRadiologyRadiographyPhysical examinationWrist pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wrist arthroscopy has become an indispensable tool for the surgeon treating internal derangement of the wrist. The role of arthroscopy in both the diagnosis and treatment of intrinsic ligaments and triangular fibrocartilage complex (TFCC) pathology is well established. Arthroscopy remains a surgical procedure with potential complications, and it does not obviate the need for a careful history, physical examination, and conventional radiography. When the diagnosis remains unclear after these initial investigations, cross-sectional imaging studies play a valuable role in the assessment of internal derangement of the wrist. These studies include magnetic resonance imaging (MRI), magnetic resonance arthrography (MRA), and computed tomography arthrography (CTA), the choice of which depends on the specific clinical query. The radiologist must have exact knowledge of the performance of each diagnostic test to select the appropriate one and interpret it in a clinically relevant manner. With continued refinements in the technological aspects of cross-sectional imaging, its potential to replace diagnostic arthroscopy will surely be realized in the near future. This article focuses on the role of cross-sectional imaging and arthroscopy in the evaluation and management of wrist internal derangement, namely of intrinsic ligaments and TFCC pathology.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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