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Enregistrement W2626675752 · doi:10.1002/jum.14276

Stress Fractures of the Calcaneus Diagnosed by Sonography: Report of 8 Cases

2017· article· en· W2626675752 sur OpenAlexaff
Stefano Bianchi, Dien Hung Luong

Notice bibliographique

RevueJournal of Ultrasound in Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingPeriosteumRadiologyStress fracturesCalcaneusPhysical examinationDifferential diagnosisAnkleRadiographySoft tissueSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a retrospective review of 8 patients (6 women and 2 men, with an age range of 46-80 years; mean age, 60.2 years) in whom sonography was used to diagnose a calcaneal stress fracture. Sonography was performed because of a clinical suspicion of soft tissue injuries. Two patients were first assessed by standard radiography; for the remaining patients, sonography was the first imaging technique used. Patients were subsequently examined by magnetic resonance imaging, except for 1 patient in whom the diagnosis was made only on a clinical-sonographic correlation. On sonography, there was thickening of the periosteum and subcutaneous edema in all patients; a calcified bone callus was evident in none of the 8 patients. Cortical irregularities were found in 6 of 8 patients. Color Doppler imaging showed local hypervascular changes of the periosteum in all patients. Sonography, together with clinical findings, can be used to diagnose a calcaneal stress fracture. We suggest that sonologists should include a calcaneal stress fracture in their differential diagnosis in cases of mechanical hind foot pain. They must also include, as a part of every sonographic examination of the ankle, an examination of the calcaneus and be aware of the sonographic appearance of stress fractures. If the diagnosis is still uncertain after the sonographic examination, magnetic resonance imaging should be prescribed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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