Joint Line Fullness and Meniscal Pathology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meniscal tears have been associated with meniscal cysts and fullness of the knee joint line on physical examination. HYPOTHESIS: Joint line fullness is an accurate, sensitive, and specific test to detect meniscal tears. STUDY DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: One hundred consecutive patients undergoing knee arthroscopy were included. All had physical examinations documenting the presence of joint line fullness, joint line tenderness, and the McMurray sign. Arthroscopy was the gold standard for tears. Accuracy, sensitivity, and specificity were calculated and correlated with type of tear. Sixty-one patients had a magnetic resonance imaging preoperatively (the gold standard for determining the presence of a cyst). RESULTS: Meniscal tears were found in 67 patients at arthroscopy. The accuracy, sensitivity, and specificity of joint line fullness were, respectively, 73%, 70%, and 82% in detecting meniscal tears; 68%, 87%, and 30% for joint line tenderness; and 47%, 32%, and 78% for the McMurray sign. The highest positive predictive value for detecting a tear was 88% for joint line fullness, compared with 77% for joint line tenderness and 76% for the McMurray sign. However, joint line fullness did not correlate well with the presence of a cyst, with a low positive predictive value (29%). Of those patients with joint line fullness on physical examination, 89% had a horizontal cleavage component of their tear at arthroscopy. CONCLUSION: Joint line fullness is an accurate, sensitive, and specific test to detect meniscal tears. CLINICAL RELEVANCE: The findings support the routine use of joint line fullness during physical examination along with other common tests to improve the accuracy of clinically diagnosing meniscal tears.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».