A three‐dimensional measurement approach for the morphology of the femoral head
Notice bibliographique
Résumé
The hip joint is one of the most frequent sites of osteoarthritis. Advances in diagnosis and clinical treatment have progressed dramatically in the last few decades; however, there are limitations associated with the lack of reliable measures for quantifying hip joint morphology. Current diagnostic measures of the hip are performed with pre-determined measures, typically lengths and angles, on 2D radiographic planes. The current measurement techniques do not utilize the inherent 3D nature of CT and MR imaging and do not necessarily quantify the relevant clinical pathologies. A valid and reliable measurement modality that measures the surface geometry of the femoral head is necessary for early diagnosis and treatment of hip disease. The purpose of this study was to establish a method to quantify femoral head morphology using a three-dimensional model. A novel measurement approach was applied to 45 cadaveric femurs (23 right; 22 left; nine female, 17 male) and their digitally reconstructed 3D CT models. The mean difference between the cadaveric and digital measures was -2.04 mm with 95% confidence limits (CI) of 13.67 mm and -17.75 mm, respectively. The digital measurement approach was found to have excellent intraobserver reliability (ICC = 0.99, CI 0.98-0.99) and interobserver reliability (ICC = 0.98, CI 0.93-0.99). This valid and reliable novel digital measurement approach enables quantification of the 3D surface geometry of the femoral head and is able to measure individual variations and potentially detect abnormalities. This method may be used to assist future studies to establish valid diagnostic measurements for femoral head and head-neck junction pathologies.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».