The spectrum of ulnar collateral ligament injuries as viewed on magnetic resonance imaging of the metacarpophalangeal joint of the thumb.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To elucidate the spectrum of ulnar collateral ligament (UCL) injuries detectable by magnetic resonance imaging (MRI). METHODS: Twenty-one patients (12 male and 9 female, aged 14-62 years) with acute hyperabduction injuries of the first metacarpophalangeal joint underwent MRI for clinically suspected UCL injuries. All scans were performed in either a large-bore, 1.5-T imager or an experimental small-bore, 1.9-T imager. MRI findings and clinical evaluations of all patients and surgical reports of those who underwent surgery (n = 10) were reviewed and correlated retrospectively. RESULTS: A total of 6 patients demonstrated injuries that did not fall into previously described categories of UCL injuries and therefore illustrated the existence of a subclass of UCL injuries. We divided the MRI findings into 5 categories: Stener's lesions (n = 6), moderately displaced (> or = 3 mm) complete tears (n = 5), minimally displaced (< 3 mm) complete tears (n = 4), nondisplaced complete tears (n = 3) and partial tears (n = 3). None of the MRI scans demonstrated a normal UCL. Although sensitivity and specificity were not calculated, only 2 cases demonstrated discordance between the MRI results and surgical findings or clinical outcomes. CONCLUSION: There is a spectrum of UCL injuries that have not previously been described.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».