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Enregistrement W2111564267 · doi:10.1055/s-2006-934220

Magnetic Resonance Imaging of Joint Replacements

2006· review· en· W2111564267 sur OpenAlexaff
Ali Naraghi, Lawrence M. White

Notice bibliographique

RevueSeminars in Musculoskeletal Radiology · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingPeriprostheticArthroplastyRadiologyOrthopedic surgeryRadiographyJoint replacementRadiological weaponSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing number of joint replacements are being performed annually. Complications of joint arthroplasty are diverse and may involve the hardware as well as osseous and soft tissue components. Although modalities such as conventional radiography and scintigraphy remain the mainstay of radiological investigation, in some cases these traditional methods of imaging may be negative or underestimate the extent of disease. Magnetic resonance imaging (MRI) has been considered of limited benefit following arthroplasty because of severe image degradation caused by metallic components. However, with modification of pulse sequences, artifact reduction and improved visualization of periprosthetic tissues are achievable, enabling a comprehensive assessment of articular and nonarticular pathologies. The common artifacts in the presence of orthopedic hardware, optimization of pulse sequences to minimize metal-related artifacts, and the clinical uses of MRI following joint replacement, particularly with regard to total hip arthroplasty, total knee arthroplasty, and shoulder arthroplasty, are reviewed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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