Effect of Limb Position on Elbow Congruity with CT Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if computed tomographic (CT) measurement of radio-ulnar congruence (RUC) is affected by limb position. STUDY DESIGN: Prospective study. ANIMALS: Labrador Retrievers (n=10). METHODS: Each dog had both elbows imaged in neutral, supination, and pronation positions using helical CT acquisition, at 1 mm increments, in a transverse plane. RUC was calculated using a previously reported method and a new technique using 3-D image processing and measurements determined by a coordinate system. RESULTS: The limits of agreement showed that comparing any pair of elbow positions yielded large discrepancies in measurements with the previously reported technique. Better agreement between pairs of elbow positions with reduced discrepancy was achieved using the 3-D technique. Variation in antebrachium positioning did yield a difference in congruence. CONCLUSIONS: Limb position (supination, pronation) affects elbow congruity measurements using CT analysis. Use of 3-D image processing may allow for improved elbow congruity measurements compared with other 2-D measurement techniques. CLINICAL RELEVANCE: Limb position must be controlled when performing CT evaluation of elbows for incongruity. 3-D imaging appears to be less affected by limb position than conventional 2-D analysis when assessing radioulnar incongruence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».