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Enregistrement W2167360318 · doi:10.1186/2045-709x-19-2

SPECT/CT imaging of the lumbar spine in chronic low back pain: a case report

2011· article· en· W2167360318 sur OpenAlexafffund
Michael Carstensen, Mashael Al-Harbi, Jean-Luc Urbain, Tarik Belhocine

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensSt. Joseph's Hospital
Organismes subventionnairesLondon Health Sciences Centre
Mots-clésMedicineRadiologyLow back painLumbarFacet jointSingle-photon emission computed tomographyBack painNuclear medicinePositron emission tomographyLumbar vertebraePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical low back pain is a common indication for Nuclear Medicine imaging. Whole-body bone scan is a very sensitive but poorly specific study for the detection of metabolic bone abnormalities. The accurate localisation of metabolically active bone disease is often difficult in 2D imaging but single photon emission computed tomography/computed tomography (SPECT/CT) allows accurate diagnosis and anatomic localisation of osteoblastic and osteolytic lesions in 3D imaging. We present a clinical case of a patient referred for evaluation of chronic lower back pain with no history of trauma, spinal surgery, or cancer. Planar whole-body scan showed heterogeneous tracer uptake in the lumbar spine with intense localisation to the right lateral aspect of L3. Integrated SPECT/CT of the lumbar spine detected active bone metabolism in the right L3/L4 facet joint in the presence of minimal signs of degenerative osteoarthrosis on CT images, while a segment demonstrating more gross degenerative changes was more quiescent with only mild tracer uptake. The usefulness of integrated SPECT/CT for anatomical and functional assessment of back pain opens promising opportunities both for multi-disciplinary clinical assessment and treatment for manual therapists and for research into the effectiveness of manual therapies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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