Comparing Cephalic Index and Midsagittal Vector Analysis in Assessing Morphology in Sagittal Synostosis: A CT-Based Morphometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Assessment of cranial dysmorphism in sagittal synostosis is often subjective but objective measures can be applied. These include cephalic index (CI) and midsagittal vector analysis (MSVA). Objective: To assess discriminant validity, construct validity, and responsiveness of CI and MSVA measured from computed tomography (CT) in patients with sagittal synostosis. Methods: Patients with nonsyndromic isolated sagittal synostosis with complete preoperative (n = 30) and postoperative (n = 13) CT data were included. Age-matched control group (n = 24) comprised of normocephalic patients who underwent CT for reasons related to trauma. Outcome Measures: Retrospective CT evaluation of CI and MSVA was conducted and correlated with a dysmorphism numeric rating scale (D-NRS) that measured surgeon-rated severity of sagittal synostosis. Responsiveness of CI and MSVA was evaluated using dysmorphism global rating of change (D-GRC). Results: Thirty patients with sagittal synostosis were demographically similar to 24 normocephalic patients. The difference in CI and MSVA was statistically significant between normocephalic and scaphocephalic patients. Cephalic index had a good correlation with D-NRS ( r = −0.665, ρ = −0.667), but not with MSVA ( r = 0.250, ρ = 0.203). Change in CI ( r = 0.738, ρ = 0.657) was well correlated with D-GRC, but not with MSVA ( r = −0.409, ρ = −0.301). Conclusion: Cephalic index appears to quantify the severity of sagittal synostosis better than MSVA. Cephalic index also has better responsiveness than MSVA to measure a reduction in severity of disease; however, MSVA is a better descriptive craniometric measurement. Midsagittal vector analysis was able to quantify the shift in morphology in sagittal synostosis following surgical treatment.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».