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Enregistrement W2886229051 · doi:10.1177/2292550317750138

Visual Estimation of Dupuytren’s Flexion Contractures—A Prospective Comparative Trial

2018· article· en· W2886229051 sur OpenAlexaff
Joseph P. Corkum, Joshua A. Gillis, David Tang

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDupuytren's Contracture and Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMuscle contractureMedicineIntraclass correlationReliability (semiconductor)Physical therapySurgeryPhysical medicine and rehabilitationPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Surgeons and resident physicians in a clinic setting often visually estimate Dupuytren flexion contractures of the hand to follow disease progression and decide on management. No previous study has compared visual estimates with a standardized instrument to ensure measurement reliability. METHODS: Consecutive patients consulted for Dupuytren flexion contractures of the hand had individual joint contractures estimated in degrees (°) by both a resident physician and staff surgeon. Estimates were compared with goniometer measurements to generate intraclass correlation coefficients (ICCs), and residents and surgeons were compared based on their accuracy. RESULTS: Twenty-eight patients enrolled in this study, which provided a total of 80 hand joints for analysis. Resident physicians achieved an ICC of 0.42, which indicates poor reliability. The hand surgeon achieved an ICC of 0.86, which indicates high reliability. The surgeon also had better accuracy than the residents. CONCLUSION: Hand surgeons should be mindful of the limitations of visual estimates of Dupuytren flexion contractures, particularly when conducted by trainees. Joint angle measurements taken for the purposes of research should be done with a goniometer at minimum.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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