Accurate Measurement of Greater Tuberosity Displacement Without Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Residual displacement of greater tuberosity (GT) fractures has been shown to negatively affect shoulder function. However, accurate measurement of GT displacement remains a problem with errors up to 13 mm on plain radiography (XR). A new GT ratio for measuring fracture displacement on XR is described, validated, and correlated with computed tomography (CT) and surgical decision making. METHODS: A retrospective review of shoulder radiographs was performed from 2007 to 2010 to identify all cases of isolated GT fractures with both XR and CT. The GT ratio was performed on all XR and correlated with superior GT displacement measured on CT. The GT ratio was then tested for accuracy of surgical decision using 5-mm superior displacement on CT as the cutoff. Finally, the inter- and intraobserver reliabilities of the GT ratio were calculated and compared with the Neer and Arbeitsgemeinschaft fur Osteosynthesefragen (AO) classifications. RESULTS: Forty cases of acute GT fractures with XR and CT were identified. The GT ratio correlated very well with superior displacement on CT (Pearson correlation = 0.852, P < 0.01) and accurately classified GT fractures as "surgical" (n = 9, 23%) or "nonsurgical" (n = 31, 77%). GT ratios ≤0.00 were nonsurgical, ≥0.50 were surgical, and 0.00-0.50 warranted further imaging (P < 0.01). The GT ratio performed as well as or better than the AO and Neer classifications for inter- and intraobserver reliabilities. CONCLUSIONS: The GT ratio described in this study correlates very well with CT for superior GT fracture displacement. It involves significantly less radiation and accurately classifies GT fractures as nonsurgical (ratio < 0.00), surgical (ratio > 0.50), or as benefiting from further imaging (0.00-0.50). It performs as well or better than the Neer or AO classification. LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic Level II. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».