Sensitivity and Specificity of Ultrasonography in Early Diagnosis of Metatarsal Bone Stress Fractures: A Pilot Study of 37 Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To date, early diagnosis of stress fractures depends on magnetic resonance imaging (MRI) or bone scan scintigraphy, as radiographs are usually normal at onset of symptoms. These examinations are expensive or invasive, time-consuming, and poorly accessible. A recent report has shown the ability of ultrasonography (US) to detect early stress fractures. Our objective was to evaluate sensitivity and specificity of US versus dedicated MRI (0.2 Tesla), taken as the gold standard, in early diagnosis of metatarsal bone stress fractures. METHODS: A case-control study from November 2006 to December 2007 was performed. All consecutive patients with mechanical pain and swelling of the metatarsal region for less than 3 months and with normal radiographs were included. US and dedicated MRI examinations of the metatarsal bones were performed the same day by experienced rheumatologists with expertise in US and MRI. Reading was undertaken blind to the clinical assessment and MRI/US results. RESULTS: Forty-one feet were analyzed on US and dedicated MRI from 37 patients (28 women, 9 men, mean age 52.7 +/- 14.1 yrs). MRI detected 13 fractures in 12 patients. Sensitivity of US was 83%, specificity 76%, positive predictive value 59%, and negative predictive value 92%. Positive likehood ratio was 3.45, negative likehood ratio 0.22. CONCLUSION: In cases of normal radiographs, US is indicated in the diagnosis of metatarsal bone stress fractures, as it is a low cost, noninvasive, rapid, and easy technique with good sensitivity and specificity. From these data, we propose a new imaging algorithm including US.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».