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Enregistrement W2415261947 · doi:10.3233/978-1-60750-932-5-230

CTM Brace Effect on Scoliotic Intervertebral Discs Using MRI Method

2002· article· en· W2415261947 sur OpenAlexaff
Delphine Périé, Jérôme Sales de Gauzy, Annick Sévely

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBraceScoliosisMedicineOrthodonticsAnatomyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MRI has been clinically only used for investigation of intervertebral disc disorders. In this study, MR images were used and a new 3D modelling of the intervertebral discs was proposed. MRI examination had been performed on fourteen girls presenting an idiopathic scoliosis and wearing a first CTM brace. Using an in-house image processing software and the pre-post processing software Patran, geometrical models were obtained with and without brace for each patient. These models included the outline of the intervertebral high intensity zone, composed of the nucleus and a part of the annulus. The shift forward between disc high intensity zone centres and body centres was found to be varying from 0 to 8mm. The sagittal and coronal shifts forward appeared in the curvature convexity and were maximum at the curvature apex. The intervertebral disc wedging was found to be varying from -10 degrees to +10 degrees. On these fourteen analysed patients, the CTM brace decreased the coronal shift forward between disc high intensity zone centres and body centres, and increased the sagittal intervertebral wedging. The intervertebral disc informations obtained represented new data in the scoliotic deformation description. But this method was not adapted for a clinical use. The qualitative and quantitative data obtained will help the orthopaedist in the brace design and also the clinician in the scoliosis comprehension.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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