Quantitative ultrasound imaging of Achilles tendon integrity in symptomatic and asymptomatic individuals: reliability and minimal detectable change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quantifying the integrity of the Achilles tendon (AT) is a rehabilitation challenge. Adopting quantitative ultrasound measurements (QUS measurements) of the AT could fill this gap by 1) evaluating the test-retest reliability and accuracy of QUS measurements of the AT; 2) determining the best protocol for collecting QUS measurements in clinical practice. METHODS: A total of 23 ATs with symptoms of Achilles tendinopathy and 63 asymptomatic ATs were evaluated. Eight images were recorded for each AT (2 visits × 2 evaluators × 2 images). Multiple sets of QUS measurements were taken: geometric (thickness, width, area), first-order statistics (computed from a grayscale histogram distribution: echogenicity, variance, skewness, kurtosis, entropy) and texture features (computed from co-occurrence matrices: contrast, energy, homogeneity). A generalizability study quantified the reliability and standard error of measurement (accuracy) of each QUS measurement, and a decision study identified the best measurement taking protocols. RESULTS: Geometric QUS measurements demonstrated excellent accuracy and reliability. QUS measurements computed from the grayscale histogram distribution revealed poor accuracy and reliability. QUS measurements derived from co-occurrence matrices showed variable accuracy and moderate to excellent reliability. In clinical practice, using an average of the results of three images collected by a single evaluator during a single visit is recommended. CONCLUSIONS: The use of geometric QUS measurements enables quantification of AT integrity in clinical practice and research settings. More studies on QUS measurements derived from co-occurrence matrices are warranted.
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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 | 0,024 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».