Reliability of the sourcil method of acetabular index measurement in developmental dysplasia of the hip
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The ability to monitor and study developmental dysplasia of the hip (DDH) requires validated radiographic outcome measures. The sourcil method of acetabular index measurement (AI-S) has not yet been shown to be a reliable measure of acetabular dysplasia in a DDH population, despite its widespread use. The aims of this study were to test the reliability of the AI-S method in a DDH population, and to compare the reliability of the AI-S method with that of the classic lateral edge method (AI-L). METHODS: From an institutional database, standardized anteroposterior hip radiographs were obtained from a cohort of 35 female patients (70 hips) at two and five years of age who had been treated nonoperatively for DDH. Three observers independently measured the acetabular index using the AI-L and AI-S methods on all 70 hips at two time points, four weeks apart. RESULTS: The inter-rater reliability intraclass correlation coefficient (ICC) for the AI-L and AI-S methods was between good and excellent at 0.94 (confidence interval (CI) 0.89 to 0.96) and 0.91 (CI 0.87 to 0.94), respectively. The ICCs for intra-rater reliability for the AI-L method were excellent at 0.93 (CI 0.90 to 0.95), 0.95 (CI 0.93 to 0.97) and 0.95 (CI 0.94 to 0.97) for raters 1, 2 and 3, respectively. The ICCs for intra-rater reliability for the AI-S method were between good and excellent at 0.91 (CI 0.87 to 0.93), 0.93 (CI 0.90 to 0.95) and 0.90 (CI 0.86 to 0.93) for raters 1, 2 and 3 respectively. CONCLUSION: Both AI-S and AI-L methods are equally reliable radiographic measures of DDH. LEVEL OF EVIDENCE: Level III (diagnostic).
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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 | 0,015 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».