Quantitative ultrasound imaging of Achilles tendon integrity in symptomatic and asymptomatic individuals: reliability and minimal detectable change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle