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Enregistrement W2050108975 · doi:10.1186/1748-7161-9-10

Evaluation of an apparatus to be combined with a smartphone for the early detection of spinal deformities

2014· article· en· W2050108975 sur OpenAlexaff
Mark Driscoll, Chanel Fortier-Tougas, Hubert Labelle, Stefan Parent, Jean‐Marc Mac‐Thiong

Notice bibliographique

RevueScoliosis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalSpinologics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSmartphone applicationInclinometerIdiopathic scoliosisReliability (semiconductor)Gold standard (test)Smartphone appTrunkPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationOrthodonticsScoliosisSurgeryComputer scienceRadiologyInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile smartphones are equipped with inclinometers enabling them to acquire angular clinical measures. The Scolioscreen has been developed in conjunction with a smartphone APP to enable the measure of the angle of trunk inclination (ATI) thus offering a convenient and reliable means to measure and screen for spinal deformities. The objective was to compare the reliability and accuracy of a Scolioscreen-smartphone combination, a smartphone alone, and a Scoliometer, for measuring the angle of trunk inclination in spinal deformities under blinded conditions for intra- and inter-observer analyses. METHODS: A cohort of 39 patients with adolescent idiopathic scoliosis were recruited. Each had maximum ATI measured by 3 observers: attending spine surgeon, nurse, and parent presenting with patient. Two series of measurements were performed by each observer using Scolioscreen-smartphone, smartphone alone and Scoliometer. Intra-class correlation coefficients (ICC) from two-way mixed model based on absolute agreement were used to assess intra- and inter-observer reliability as well as consistency between measurement techniques. RESULTS: Intra- and inter-observer reliability for measuring maximum ATI was 0.94-0.89 with Scolioscreen-smartphone, decreased to 0.89-0.75 for smartphone alone, and was 0.95- 0.89 for Scoliometer. Considering Scoliometer measurement taken by surgeon the gold standard, there was excellent consistency with measurements from Scolioscreen-smartphone taken by surgeon (ICC = 0.99), nurse (ICC = 0.95), and parent (ICC = 0.91). Conversely, consistency decreased when surgeon (ICC = 0.86), nurse (ICC = 0.86) and parent (ICC = 0.85) used smartphone alone. CONCLUSION: Study shows the Scolioscreen-smartphone to overcome limitations associated with ATI measurements using smartphones alone. The Scolioscreen-smartphone provides a reliability and consistency similar to the gold standard (use of Scoliometer by spine surgeon) and enables a parent to take reliable measurements on their own thus offering an accessible and convenient tool for all to use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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