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Enregistrement W2170345943 · doi:10.3109/01942638.2012.747582

Differences in Standing and Sitting Postures of Youth with Idiopathic Scoliosis from Quantitative Analysis of Digital Photographs

2013· article· en· W2170345943 sur OpenAlexafffund
Carole Fortin, Debbie Ehrmann Feldman, Farida Chériet, Hubert Labelle

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Pediatrics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkCanadian Institutes of Health ResearchRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-RéadaptationCentre hospitalier universitaire Sainte-Justine
Mots-clésSittingScoliosisSagittal planeTrunkCobb anglePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyWaistPelvic tiltScapulaMedicineIdiopathic scoliosisPsychologyAnatomyBody mass indexSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to explore whether differences in standing and sitting postures of youth with idiopathic scoliosis could be detected from quantitative analysis of digital photographs. Standing and sitting postures of 50 participants aged 10-20-years-old with idiopathic scoliosis (Cobb angle: 15° to 60°) were assessed from digital photographs using a posture evaluation software program. Based on the XY coordinates of markers, 13 angular and linear posture indices were calculated in both positions. Paired t-tests were used to compare values of standing and sitting posture indices. Significant differences between standing and sitting positions (p < 0.05) were found for head protraction, shoulder elevation, scapula asymmetry, trunk list, scoliosis angle, waist angles, and frontal and sagittal plane pelvic tilt. Quantitative analysis of digital photographs is a clinically feasible method to measure standing and sitting postures among youth with scoliosis and to assist in decisions on therapeutic interventions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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