Reliability of clinical diagnosis in intraarticular hip diseases
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the ability of experienced orthopedic surgeons to agree on a diagnosis of labral tear, femoroacetabular impingement (FAI), and capsular laxity using clinical examination. Eight patients under the care of an experienced hip arthroscopist underwent independent clinical evaluations by six orthopedic surgeons who specialized in management hip pain. No attempt was made to regulate the evaluation process as surgeons performed their examination as they would in their own practice. Average subject age was 27 years (19-47 years) with five females and three males. Subjects subsequently underwent arthroscopic surgery by the treating surgeon. Surgical findings were recorded with respect to the presence or absence of a labral tear, FAI, and/or capsular laxity. The percent agreement between the surgical findings and clinical examinations were determined. Surgical findings noted four subjects had a labral tear, five FAI, and three laxity. Based on clinical examination, surgeons agreed 63, 65 and 58% of the time with the surgical diagnosis of labral tear, FAI, and capsular laxity, respectively. The level of agreement did not seem to be dependent on the size or type of labral tear. Also, the ability to detect FAI did not seem to depend on whether the lesion was a cam, pincer, combined cam/pincer or size of the cam lesion. This study offers support that clinical examination techniques used for making a diagnosis needs to be improved and standardized if they are to be useful in diagnosing specific pathologies found with arthroscopic hip surgery.
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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 | 0,014 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».