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Enregistrement W2133834211 · doi:10.1177/2325967114541414

Diagnosing Femoroacetabular Impingement From Plain Radiographs

2014· article· en· W2133834211 sur OpenAlexaff
Olufemi R. Ayeni, Kevin Chan, Daniel B. Whelan, Rajiv Gandhi, Dale Williams, Srinivasan Harish, Hema Choudur, Mary M. Chiavaras, Jón Karlsson, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemoroacetabular impingementMedicineIntraclass correlationRadiographyRadiologyOrthopedic surgeryNuclear medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A diagnosis of femoroacetabular impingement (FAI) requires careful history and physical examination, as well as an accurate and reliable radiologic evaluation using plain radiographs as a screening modality. Radiographic markers in the diagnosis of FAI are numerous and not fully validated. In particular, reliability in their assessment across health care providers is unclear. PURPOSE: To determine inter- and intraobserver reliability between orthopaedic surgeons and musculoskeletal radiologists. STUDY DESIGN: Cohort study (diagnosis); Level of evidence, 3. METHODS: Six physicians (3 orthopaedic surgeons, 3 musculoskeletal radiologists) independently evaluated a broad spectrum of FAI pathologies across 51 hip radiographs on 2 occasions separated by at least 4 weeks. Reviewers used 8 common criteria to diagnose FAI, including (1) pistol-grip deformity, (2) size of alpha angle, (3) femoral head-neck offset, (4) posterior wall sign abnormality, (5) ischial spine sign abnormality, (6) coxa profunda abnormality, (7) crossover sign abnormality, and (8) acetabular protrusion. Agreement was calculated using the intraclass correlation coefficient (ICC). RESULTS: When establishing an FAI diagnosis, there was poor interobserver reliability between the surgeons and radiologists (ICC batch 1 = 0.33; ICC batch 2 = 0.15). In contrast, there was higher interobserver reliability within each specialty, ranging from fair to good (surgeons: ICC batch 1 = 0.72; ICC batch 2 = 0.70 vs radiologists: ICC batch 1 = 0.59; ICC batch 2 = 0.74). Orthopaedic surgeons had the highest interobserver reliability when identifying pistol-grip deformities (ICC = 0.81) or abnormal alpha angles (ICC = 0.81). Similarly, radiologists had the highest agreement for detecting pistol-grip deformities (ICC = 0.75). CONCLUSION: These results suggest that surgeons and radiologists agree among themselves, but there is a need to improve the reliability of radiographic interpretations for FAI between the 2 specialties. The observed degree of low reliability may ultimately lead to missed, delayed, or inappropriate treatments for patients with symptomatic FAI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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