Accuracy of magnetic resonance imaging to diagnose superior labrum anterior–posterior tears
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate the accuracy of magnetic resonance imaging (MRI) and magnetic resonance arthrography (MRA) in diagnosing superior labral anterior-posterior (SLAP) lesions. We hypothesized that the accuracy of MRI and MRA was lower than previously reported. METHODS: Between 2006 and 2008, 444 patients who had both shoulder arthroscopy and an MRI (non-contrast or MR arthrography) for shoulder pain at our institution prior to surgery were identified and included in the study. The radiologic diagnosis and surgical evaluation were compared to determine the accuracy of diagnosing a SLAP lesion by MRI. Using arthroscopy as the standard, sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) were calculated for all MRIs, as well as separately for the non-intra-articular contrast MRI group and the MR arthrography group. RESULTS: Of the 444 patients having an MRI and arthroscopy for shoulder pain, 121 had a SLAP diagnosis by MRI and 44 had a SLAP diagnosis by arthroscopy. Overall, MRI had an accuracy of 76 %, a PPV of 24 %, and a NPV of 95 %. Sensitivity was 66 %, and specificity was 77 %. MR arthrography had an accuracy of 69 %, sensitivity of 80 %, and a PPV of 29 %. Non-contrast MRI had an accuracy of 85 %, sensitivity of 36 %, and a PPV of 13 %. CONCLUSIONS: In our retrospective study of 444 patients, sensitivity, specificity, and accuracy were all lower than previously reported in the literature for diagnosing SLAP lesions. Our data indicated that while MRI could exclude a SLAP lesion (NPV = 95 %), MRI alone was not an accurate clinical tool. MR arthrography had a large number of false-positive readings in this study. We concluded that even with intra-articular contrast, MRI had limitations in the ability to diagnose surgically proven SLAP lesions.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».