Ultrasonographic Measurements of Joint Cartilage Thickness in Healthy Children: Age- and Sex-Related Standard Reference Values
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Loss of joint cartilage may be an early feature of chronic inflammatory joint diseases like juvenile idiopathic arthritis (JIA). Conventional radiography usually detects only late changes such as joint space narrowing and bone erosion rather than early inflammatory changes. Joint cartilage is easily visualized with high-frequency ultrasonography (US), but age- and gender-related normal standard reference values should be established before US measurement of cartilage thickness becomes standard procedure in the clinic. METHODS: A cross-sectional study of bilateral grey-scale US cartilage thickness of the knee, ankle, wrist, and second metacarpophalangeal (MCP) and second proximal interphalangeal (PIP) joints was performed in 394 (215 boys/179 girls) healthy Danish Caucasian children aged between 7 and 16 years. RESULTS: Cartilage thickness differed significantly between sexes (p < 0.001 for all joints), boys having thicker cartilage than girls. Cartilage thickness clearly decreased with increasing age in both sexes. A formula for calculating sex-specific cartilage thickness at different ages in childhood is suggested. No difference between the right and left side of the investigated joints was observed. CONCLUSION: Using US, we established age- and sex-related normal reference intervals for cartilage thickness of the knee, ankle, wrist, and MCP and PIP joints in 7- to 16-year-old children, and designed a formula for calculating hyaline cartilage thickness in all age groups throughout childhood.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».