Assessment of Radiographic Fracture Healing in Patients With Operatively Treated Femoral Neck Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study was conducted to determine interrater and intrarater reliabilities on the healing assessment of femoral neck fractures between orthopedic surgeons and radiologists and to test the performance of a checklist system for hip fracture healing. METHODS: We developed and used a scoring system [radiographic union score in hip fracture (RUSH) score] to determine the validity of quantifying fracture healing. A panel of 6 reviewers (3 orthopedic surgeons and 3 radiologists) independently assessed fracture healing with the RUSH system using radiographs of 150 femoral neck fractures at various stages in healing on 2 occasions 4 weeks apart. RESULTS: Using subjective assessment, the interrater agreement between reviewer groups for fracture healing was fair [intraclass coefficient = 0.22, 95% confidence interval (CI): 0.01-0.41] with no significant difference in agreement within the orthopedic surgeon and radiologist groups (0.17 vs. 0.21). There was higher agreement for fracture healing using the RUSH score (intraclass coefficient = 0.53, 95%CI: 0.30-0.69) compared with physician impression of healing, highlighting the difficulties with plain radiographic assessments of healing. Intrarater agreement was consistently high across all measures for both surgeons and radiologists. The RUSH score and medial cortex bridging correlated well with overall assessment of healing (r = 0.868 and 0.643, respectively). CONCLUSIONS: The level of agreement between and within orthopedic surgeon and radiologist reviewers in the assessment of fracture healing is low, though intrarater agreement is high. The RUSH score shows promise as a tool to improve agreement on fracture healing. Studies evaluating reliability and accuracy of healing with clinical information and temporal evaluation are needed and may further improve agreement.
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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 | 0,001 | 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 ».