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Enregistrement W2963425021 · doi:10.2196/14172

A Tablet-Based App for Carpal Tunnel Syndrome Screening: Diagnostic Case-Control Study

2019· article· en· W2963425021 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPrecursory Research for Embryonic Science and TechnologyJapan Science and Technology Agency
Mots-clésCarpal tunnel syndromeThumbMedicineMedian nervePhysical medicine and rehabilitationAtrophyPhysical therapyCarpal tunnelPhysical examinationSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Carpal tunnel syndrome (CTS), the most common neuropathy, is caused by a compression of the median nerve in the carpal tunnel and is related to aging. The initial symptom is numbness and pain of the median nerve distributed in the hand area, while thenar muscle atrophy occurs in advanced stages. This atrophy causes failure of thumb motion and results in clumsiness; even after surgery, thenar atrophy does not recover for an extended period. Medical examination and electrophysiological testing are useful to diagnose CTS; however, visits to the doctor tend to be delayed because patients neglect the symptom of numbness in the hand. To avoid thenar atrophy-related clumsiness, early detection of CTS is important. OBJECTIVE: To establish a CTS screening system without medical examination, we have developed a tablet-based CTS detection system, focusing on movement of the thumb in CTS patients; we examined the accuracy of this screening system. METHODS: A total of 22 female CTS patients, involving 29 hands, and 11 female non-CTS participants were recruited. The diagnosis of CTS was made by hand surgeons based on electrophysiological testing. We developed an iPad-based app that recorded the speed and timing of thumb movements while playing a short game. A support vector machine (SVM) learning algorithm was then used by comparing the thumb movements in each direction among CTS and non-CTS groups with leave-one-out cross-validation; with this, we conducted screening for CTS in real time. RESULTS: The maximum speed of thumb movements between CTS and non-CTS groups in each direction did not show any statistically significant difference. The CTS group showed significantly slower average thumb movement speed in the 3 and 6 o'clock directions (P=.03 and P=.005, respectively). The CTS group also took a significantly longer time to reach the points in the 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, and 11 o'clock directions (P<.05). Cross-validation revealed that 27 of 29 CTS hands (93%) were classified as having CTS, while 2 of 29 CTS hands (7%) did not have CTS. CTS and non-CTS were classified with 93% sensitivity and 73% specificity. CONCLUSIONS: Our newly developed app could classify disturbance of thumb opposition movement and could be useful as a screening test for CTS patients. Outside of the clinic, this app might be able to detect middle-to-severe-stage CTS and prompt these patients to visit a hand surgery specialist; this may also lead to medical cost-savings.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,318 · 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