Developmental Hip Dysplasia Diagnosis at Three-dimensional US: A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To validate accuracy of diagnosis of developmental dysplasia of the hip (DDH) from geometric properties of acetabular shape extracted from three-dimensional (3D) ultrasonography (US). Materials and Methods In this retrospective multi-institutional study, 3D US was added to conventional two-dimensional (2D) US of 1728 infants (mean age, 67 days; age range, 3-238 days) evaluated for DDH from January 2013 to December 2016. Clinical diagnosis after more than 6 months follow-up was normal (n = 1347), borderline (Graf IIa, later normalizing spontaneously; n = 140) or dysplastic (Graf IIb or higher, n = 241). Custom software accessible through the institution's research portal automatically calculated indexes including 3D posterior and anterior alpha angle and osculating circle radius from hip surface models generated with less than 1 minute of user input. Logistic regression predicted clinical diagnosis (normal = 0, dysplastic = 1) from 3D indexes (ie, age and sex). Output represented probability of hip dysplasia from 0 to 1 (output: >0.9, dysplastic; 0.11-0.89, borderline; <0.1, normal). Software can be accessed through the research portal. Results Area under the receiver operating characteristic curve was equivalently high for 3D US indexes and 2D US alpha angle (0.996 vs 0.987). Three-dimensional US helped to correctly categorize 97.5% (235 of 241) dysplastic and 99.4% (1339 of 1347) normal hips. No dysplastic hips were categorized as normal. Correct diagnosis was provided at initial 3D US scan in 69.3% (97 of 140) of the studies diagnosed as borderline at initial 2D US scans. Conclusion Automatically calculated 3D indexes of acetabular shape performed equivalently to high-quality 2D US scans at tertiary medical centers to help diagnose DDH. Three-dimensional US reduced the number of borderline studies requiring follow-up imaging by over two-thirds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».