An automated algorithm for the detection of cortical interruptions and its underlying loss of trabecular bone; a reproducibility study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We developed a semi-automated algorithm that detects cortical interruptions in finger joints using high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT), and extended it with trabecular void volume measurement. In this study we tested the reproducibility of the algorithm using scan/re-scan data. Second and third metacarpophalangeal joints of 21 subjects (mean age 49 (SD 11) years, 17 early rheumatoid arthritis and 4 undifferentiated arthritis, all diagnosed < 1 year ago) were imaged twice by HR-pQCT on the same day with repositioning between scans. The images were analyzed twice by one operator (OP1) and once by an additional operator (OP2), who independently corrected the bone contours when necessary. The number, surface and volume of interruptions per joint were obtained. Intra- and inter-operator reliability and intra-operator reproducibility were determined by intra-class correlation coefficients (ICC). Intra-operator reproducibility errors were determined as the least significant change (LSCSD). Per joint, the mean number of interruptions was 3.1 (SD 3.6), mean interruption surface 4.2 (SD 7.2) mm2, and mean interruption volume 3.5 (SD 10.6) mm3 for OP1. Intra- and inter-operator reliability was excellent for the cortical interruption parameters (ICC ≥0.91), except good for the inter-operator reliability of the interruption surface (ICC = 0.70). The LSCSD per joint was 4.2 for the number of interruptions, 5.8 mm2 for interruption surface, and 3.2 mm3 for interruption volume. The algorithm was highly reproducible in the detection of cortical interruptions and their volume. Based on the LSC findings, the potential value of this algorithm for monitoring structural damage in the joints in early arthritis patients needs to be tested in clinical studies.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle