Clinical diagnosis of partial or complete anterior cruciate ligament tears using patients' history elements and physical examination tests
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the diagnostic validity of clusters combining history elements and physical examination tests to diagnose partial or complete anterior cruciate ligament (ACL) tears. DESIGN: Prospective diagnostic study. SETTINGS: Orthopaedic clinics (n = 2), family medicine clinics (n = 2) and community-dwelling. PARTICIPANTS: Consecutive patients with a knee complaint (n = 279) and consulting one of the participating orthopaedic surgeons (n = 3) or sport medicine physicians (n = 2). INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: History elements and physical examination tests performed independently were compared to the reference standard: an expert physicians' composite diagnosis including history elements, physical tests and confirmatory magnetic resonance imaging. Penalized logistic regression (LASSO) was used to identify history elements and physical examination tests associated with the diagnosis of ACL tear and recursive partitioning was used to develop diagnostic clusters. Diagnostic accuracy measures including sensitivity (Se), specificity (Sp), predictive values and positive and negative likelihood ratios (LR+/-) with associated 95% confidence intervals (CI) were calculated. RESULTS: Forty-three individuals received a diagnosis of partial or complete ACL tear (15.4% of total cohort). The Lachman test alone was able to diagnose partial or complete ACL tears (LR+: 38.4; 95%CI: 16.0-92.5). Combining a history of trauma during a pivot with a "popping" sensation also reached a high diagnostic validity for partial or complete tears (LR+: 9.8; 95%CI: 5.6-17.3). Combining a history of trauma during a pivot, immediate effusion after trauma and a positive Lachman test was able to identify individuals with a complete ACL tear (LR+: 17.5; 95%CI: 9.8-31.5). Finally, combining a negative history of pivot or a negative popping sensation during trauma with a negative Lachman or pivot shift test was able to exclude both partial or complete ACL tears (LR-: 0.08; 95%CI: 0.03-0.24). CONCLUSION: Diagnostic clusters combining history elements and physical examination tests can support the differential diagnosis of ACL tears compared to various knee disorders.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».