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Enregistrement W2949038148 · doi:10.1055/s-0039-1688714

Imaging Methodology for Hip Preservation: Techniques, Parameters, and Thresholds

2019· article· en· W2949038148 sur OpenAlexaff
Vasco Mascarenhas, Olufemi R. Ayeni, Niels Egund, Anne Grethe Jurik, António Caetano, Miguel Castro, João P. A. Novo, Sara Gonçalves, Reto Sutter

Notice bibliographique

RevueSeminars in Musculoskeletal Radiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemoroacetabular impingementMedicineHip arthroscopyMedical physicsEvidence-based medicineMEDLINEPhysical therapyArthroscopyRadiologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of hip impingement and hip-preserving surgery has been appreciated in more detail since 2001 when a new surgical approach was reported and a hypothesis linking femoroacetabular impingement (FAI) with osteoarthritis was presented. Paralleling the introduction of hip arthroscopy, these events led to an increasing interest in the hip, and the number of publications has risen rapidly over the past 15 years, despite limited evidence levels and inconsistent methodology. Accordingly, etiology, diagnosis, prognosis, and the effects of treatment for FAI are still elusive due to a number of uncertainties and a lack of clear diagnostic criteria.Future research must focus on developing high-quality scientific studies, so thorough and reproducible methodology is needed. This review provides researchers, radiologists, and clinicians with a comprehensive approach to hip imaging with a focus on strategies to help guide the clinical diagnosis. Using evidence from current literature and knowledge from experienced clinicians, some of the imaging methodology challenges are deciphered.

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)0,001
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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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