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Enregistrement W2913002608 · doi:10.1002/pmrj.12079

Accuracy of Two Ultrasound‐Guided Coracohumeral Ligament Injection Approaches: A Cadaveric Study

2019· article· en· W2913002608 sur OpenAlexaff
Carl Majdalani, Mathieu Boudier‐Revéret, J. Pape, Jean‐Michel Brismée, Johan Michaud, Dien Hung Luong, Detlev Grabs, Ke‐Vin Chang, Wen‐Shiang Chen, Chueh‐Hung Wu, Stéphane Sobczak

Notice bibliographique

RevuePM&R · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesSamsung
Mots-clésMedicineCadaverShouldersCadaveric spasmUltrasoundLigamentNuclear medicineRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glenohumeral idiopathic adhesive capsulitis is a common shoulder condition that hinders functionality. Addressing the pathology has been extensively researched. Ultrasound (US)-guided injections have shown their efficacy. However, no study has been conducted to compare anatomical accuracy between different approaches in targeting the coracohumeral ligament (CHL). OBJECTIVE: To investigate whether US-guided injection of the CHL can be performed accurately using either the rotator interval (RI) or the coracoidal (CO) approach. METHODS: An experimental cadaveric case series. SETTING: Anatomy laboratory. SPECIMENS: Both shoulders of 13 Thiel-embalmed cadavers. INTERVENTIONS: Three physiatrists each injected a 0.1 mL bolus of colored dye in both shoulders of each cadaver using either the RI or the CO approach under US guidance. Each cadaver received a total of six injections (three injections per shoulder). The accuracy of the injection was determined following shoulder dissection by an anatomist. MAIN OUTCOME MEASURE: The accuracy of the US-guided injection of the CHL. RESULTS: The RI approach yielded 36 accurate injections, giving it an accuracy of 100%. With the CO approach two injections were deemed inaccurate yielding an accuracy of 94%. There was no significant difference in accuracy between all operators. CONCLUSIONS: US-guided injection of the CHL can be performed accurately with both the RI and CO approaches. The RI approach was likely to be more accurate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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