Accuracy of digitization of bony landmarks for measuring change in scapular attitude
Notice bibliographique
Résumé
Digitizing bony landmarks is a common technique used to measure scapular position, but it has not been validated against a gold standard. The aim of this study was to determine the accuracy of this technique for four physiological arm movements using optoelectronic markers mounted on scapular bone pins as a gold standard. Eight subjects had bone pins inserted into their lateral scapular spine. Three points were digitized on the scapula with an optoelectronic probe: the medial root of the scapular spine, the posterolateral corner of the acromion, and the inferior angle of the scapula. The four active movements tested in this study were glenohumeral abduction, glenohumeral horizontal adduction, hand behind back, and forward reaching. The three bony landmarks were digitized six times in three different positions for each movement. Data from one subject were rejected secondary to pin loosening. The overall position-specific r.m.s. errors ranged from 2.0 degrees to 12.5 degrees. The full abduction position had considerably higher r.m.s. errors than the other positions (posterior tipping, 12.5 degrees; upward rotation, 7.3 degrees; internal rotation, 12.0 degrees). It appears that the digitization of bony landmarks may be a valid method for measuring changes in scapular attitude with the following caveats: the full abduction position has a high r.m.s. error, and small scapular motions have high percentage errors.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».