Toward Standardized Ultrasound Measurements of Cartilage Thickness in Children: Figure 1.
Notice bibliographique
Résumé
In the past decade, musculoskeletal ultrasound (US) has become well established as a diagnostic method in adult rheumatology. B-mode (or greyscale) US has been shown to be an excellent tool, equally as effective as magnetic resonance imaging (MRI), to assess joint effusions and synovial thickening1. Power Doppler US detects slow flow in small vessels, which is part of the pathological process in synovitis2. In addition, cartilage thickness can be assessed with US3. As one of the cardinal features of inflammatory arthritis is cartilage loss, and joint space narrowing is increasingly recognized as a factor in work disability and poor quality of life4, US might play an important role in the monitoring of patients with chronic arthritis. The clinical utility of musculoskeletal US is likely to be at least as important in pediatric rheumatology as it is in adult rheumatology. The longterm consequences of insufficiently treated and therefore persistently active juvenile arthritis are enormous given the young age of the patients5, and a recent review has outlined the impact on health related quality of life, physical function, and visual outcome6. The exact assessment of joint disease activity as well as the assessment of joint damage in the form of cartilage loss is therefore very important and has become ever more crucial with improvements in treatment. The induction of permanent remission is now possible for an increasing percentage of children but cannot always be reliably demonstrated on clinical examination alone7 … Address correspondence to Dr. Larché. E-mail: mlarche{at}mcmaster.ca
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,029 |
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 ».