MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2557710647

VALIDATION OF A NOVEL CLASSIFICATION SYSTEM FOR DISTAL ULNAR FRACTURES ASSOCIATED WITH DISTAL RADIAL FRACTURES

2018· article· en· W2557710647 sur OpenAlexaffabout
Laura Sims, Geoffrey Johnston, Samuel A. Stewart

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensSaskatoon Medical Imaging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUlnaMedicineRadiographyOrthopedic surgeryRadial fracturesOrthodonticsAnatomyWristSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distal ulna fractures (DUF) are commonly associated with distal radius fractures (DRF). Recent evidence suggests that the presence and type DUFs may impact the outcomes of associated healing distal radius fractures. There is currently no standardised and validated classification system for characterising distal ulna fractures. The purpose of this study was to assess the validity of our newly created inclusive classification system for distal ulna fractures, shown to influence distal radius fracture outcomes in a previous study. A classification system for distal ulna fractures was devised based on fracture pattern and location. Type 1 fractures were those in the ulnar styloid, with type 1a involving its apex and Type 1b being in the body of the styloid; Type 2 fractures are proximal to the styloid and involve the ulnar fovea, with type 2t adopting a transverse pattern and type 2o an oblique pattern; Type 3 fractures involve the ulnar head; and type 4 fractures were those proximal to the head, with 4n being through the neck (including the physeal scar) and 4s involving the distal shaft. A questionnaire was distributed to all members of the Canadian Orthopaedics Association in both French and English, asking participants to evaluate 29 radiographic images of distal ulnar fractures. Only one answer was deemed to be correct for all but one radiograph, while for one radiograph there were three fracture types to be identified. There were 129 respondents to the questionnaire. For Type 1a fractures, of the 606 radiographs evaluated 90% answered correctly and 73% of the incorrect answers identified a Type 1b fracture pattern. For Type 1b fractures, of 600 radiographs, 83% were answered correctly, the incorrect answers including Types 1a and 2t fracture types. For Type 2t fractures, of 593 radiographs, 76% were answered correctly, and 90% of the incorrect answers identified a Type 1b fracture pattern. For Type 2o fractures, of 716 radiographs, 87% were answered correctly, and 91% of the incorrect answers were identified as either Type 4n or 2t. For Type 4n fractures, of the 465 radiographs evaluated 84% answered correctly and 80% of the incorrect answers identified a Type 4s fracture pattern. For Type 4s fractures, of the 355 radiographs evaluated 99% answered correctly and 100% of the incorrect answers identified a Type 4n fracture pattern. The results will guide the authors to further distinguish between the definitions of Types 1b and 2t, and 4n and 4s. The Canadian orthopaedic community has demonstrated how readily they can reproduce this new classification system, previously shown to be predictive of radiographic outcomes for the associated distal radius fractures. This new classification is an inclusive and simple way of characterising these fractures with high reliability. This provides treating physicians with a uniform way of describing these fractures, useful both in predicting outcomes and conducting future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHermeneutics and Narrative Identity→Travaux en français237 207→