Correlation between Trochlear Dysplasia and Anterior Cruciate Ligament Injury
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE. To evaluate the correlation between trochlear dysplasia and anterior cruciate ligament (ACL) injury METHODS. Magnetic resonance images (MRIs) of 95 knees in 54 males and 36 females aged 4 to 74 (mean, 28) years who had anterior knee pain and suspected ligamentous injury were reviewed. The MRIs were independently reviewed by 2 musculoskeletal radiologists on 2 occasions. According to the Dejour classification, trochlear dysplasia was classified into types A, B, C, and D. Intra-articular injuries/ disorders of the patients included patellofemoral osteoarthritis, chondromalacia patella, meniscal tears, and ligamentous injuries. Intra- and inter-observer variability was calculated. RESULTS. 58 of the knees had trochlear dysplasia, 38 of which were Dejour type A. The intra- and inter-observer variability was good to excellent (Kappa=0.76-1). ACL tear was the most common injury (n=13). No ACL injury occurred in patients without trochlear dysplasia. The odds of having sustained an ACL injury were 8.8 fold greater in Dejour type-A knees than in non-type-A knees (p=0.023). CONCLUSION. Dejour type-A trochlear dysplasia was associated with ACL injuries.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».