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Enregistrement W2805363349 · doi:10.1007/s13244-018-0619-0

Radiological identification and analysis of soft tissue musculoskeletal calcifications

2018· review· en· W2805363349 sur OpenAlexaff
Véronique Freire, Thomas Moser, Marianne Lepage-Saucier

Notice bibliographique

RevueInsights into Imaging · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal synovial abnormalities and treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesRadiological Society of North America
Mots-clésMedicineCalcificationCalcinosisSoft tissueMyositis ossificansRadiologyDifferential diagnosisChondrocalcinosisOssificationPathologyRadiographyHyperphosphatemiaAnatomyKidney diseaseOsteoarthritisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Musculoskeletal calcifications are frequent on radiographs and sometimes problematic. The goal of this article is to help radiologists to make the correct diagnosis when faced with an extraosseous musculoskeletal calcification. One should first differentiate a calcification from an ossification or a foreign body and then locate the calcification correctly. Each location has a specific short differential diagnosis, with minimal further investigation necessary. Intra-tendon calcifications are most frequently associated with hydroxyapatite deposition disease (HADD). In most cases, intra-articular calcifications are caused by calcium pyrophosphate dihydrate (CPPD) crystal deposition disease. Soft tissue calcification can be caused by secondary tumoural calcinosis from renal insufficiency, or collagen vascular diseases and by vascular calcifications, either arterial or venous (phlebolith). TEACHING POINTS: • Calcifications have to be differentiated form ossification and foreign body. • A musculoskeletal MRI study must always be correlated with a radiograph. • The clinical manifestations of calcifications may sometimes mimic septic arthritis or sarcoma. • HADD and CPPD crystal deposition have a distinct appearance on radiograph. • Calcinosis is more frequently caused by chronic renal failure and scleroderma.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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