Accuracy and reliability of arthroscopic estimates of cartilage lesion size in a plastic knee simulation model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The goal of the study was to determine the accuracy and reliability of arthroscopic percent area estimates in a plastic knee simulation model. A second goal was to determine the effect of lesion location within the knee and lesion size on accuracy and reliability. TYPE OF STUDY: Cross-sectional study of arthroscopic estimates of cartilage lesion size. METHODS: Three experienced arthroscopists performed 3 sets arthroscopic percent area estimates in 5 different plastic knees. Each knee had lesions drawn on 5 surfaces (patellar, medial and lateral femoral condyle, medial and lateral tibial plateaus). Accuracy and reliability were studied using Bland and Altman limits of agreement (LOA) and intraclass correlation coefficients. RESULTS: There was a strong tendency to overestimate lesion size by over 100% on the femoral and patellar surfaces. Intraobserver and interobserver reliabilities were generally poor. The range for the 95% LOA (+/- 1.96 standard deviation [SD] of the difference scores) between repeated measurements was almost 6 times the size of the lesion itself. Reliability of estimates was poorest for the largest lesions and worse at femoral, lateral tibial, and patellar sites. CONCLUSIONS: Assessments of arthroscopic measurements using LOA found that accuracy and reliability were generally poor, although results were better at the medial tibial plateau and for smaller lesions. In spite of these problems, arthroscopy remains a promising measurement tool because it permits physical assessment of cartilage integrity. This study sets the foundations for improvement in techniques of arthroscopic measurement of cartilage lesion size.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».