Adaptation of a MR imaging protocol into a real-time clinical biometric ultrasound protocol for persons with spinal cord injury at risk for deep tissue injury: A reliability study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High strain in soft tissues that overly bony prominences are considered a risk factor for pressure ulcers (PUs) following spinal cord impairment (SCI) and have been computed using Finite Element methods (FEM). The aim of this study was to translate a MRI protocol into ultrasound (US) and determine between-operator reliability of expert sonographers measuring diameter of the inferior curvature of the ischial tuberosity (IT) and the thickness of the overlying soft tissue layers on able-bodied (AB) and SCI using real-time ultrasound. MATERIAL AND METHODS: Part 1: Fourteen AB participants with a mean age of 36.7 ± 12.09 years with 7 males and 7 females had their 3 soft tissue layers in loaded and unloaded sitting measured independently by 2 sonographers: tendon/muscle, skin/fat and total soft tissue and the diameter of the IT in its short and long axis. Part 2: Nineteen participants with SCI were screened, three were excluded due to abnormal skin signs, and eight participants (42%) were excluded for abnormal US signs with normal skin. Eight SCI participants with a mean age of 31.6 ± 13.6 years and all male with 4 paraplegics and 4 tetraplegics were measured by the same sonographers for skin, fat, tendon, muscle and total. Skin/fat and tendon/muscle were computed. RESULTS: AB between-operator reliability was good (ICC = 0.81-0.90) for 3 soft tissues layers in unloaded and loaded sitting and poor for both IT short and long axis (ICC = -0.028 and -0.01). SCI between-operator reliability was good in unloaded and loaded for total, muscle, fat, skin/fat, tendon/muscle (ICC = 0.75-0.97) and poor for tendon (ICC = 0.26 unloaded and ICC = -0.71 loaded) and skin (ICC = 0.37 unloaded and ICC = 0.10). CONCLUSION: A MRI protocol was successfully adapted for a reliable 3 soft tissue layer model and could be used in a 2-D FEM model designed to estimate soft tissue strain as a novel risk factor for the development of a PU.
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 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 | 0,026 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».