A Comparative Analysis of Sonographic Interpretation of Peripheral Nerves in the Anterior Compartment of the Forearm Between an Experienced and Novice Interpreter
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article describes a pilot study that compares the ability of a novice interpreter and an experienced interpreter to interpret ultrasound images of peripheral nerves in the anterior compartment of the forearm. METHODS: Twenty subjects between 18 and 50 years of age were included. A student was taken through tutorials in which she was guided through identification of the peripheral nerves of the anterior forearm. After the tutorials, the experienced interpreter traced the subjects' ulnar nerve and artery neurovascular bundle proximally in the anterior compartment of the forearm until just before it separated into the artery and nerve. Here the distance between the median and ulnar nerve was measured by the investigators. The Bland and Altman design and paired t tests were used to compare the agreement between the results of the two investigators. RESULTS: The Bland and Altman analysis reveals that the difference between two sets of measurements (experienced investigator vs. student) is calculated to be 0.08 mm ± 0.22 mm for the left arm and 0.16 mm ± 0.43 mm for the right arm. A paired t test revealed that there is no significant difference in the measurements obtained by the two investigators (left arm: p = .12; right arm: p = .10). These results suggest that the measurements of the two investigators may be interchangeable. CONCLUSIONS: This pilot study shows that after tutorials combining dissection and sonographic interpretation, the ability of a novice interpreter to identify ultrasonographic images of peripheral nerves in the anterior compartment of the forearm is comparable to that of an experienced interpreter.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».