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Enregistrement W2800506945 · doi:10.1148/radiol.2018172592

Developmental Hip Dysplasia Diagnosis at Three-dimensional US: A Multicenter Study

2018· article· en· W2800506945 sur OpenAlexafffund
Dornoosh Zonoobi, Abhilash Rakkunedeth Hareendranathan, Emanuel Mostofi, Myles Mabee, Saba Pasha, Dana Cobzaş, Padma Rao, Sukhdeep Dulai, Jeevesh Kapur, Jacob L. Jaremko

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensMacEwan UniversityHealth Sciences CentreUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthCanadian Medical AssociationAlberta Innovates - Health SolutionsRadiological Society of North America
Mots-clésMedicineReceiver operating characteristicDysplasiaLogistic regressionRadiologyNuclear medicineHip dysplasiaRadiographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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