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Enregistrement W2969905937 · doi:10.5435/jaaos-d-17-00505

Can Views of the Proximal Femur Be Reliably Used to Predict Malrotation After Femoral Nail Insertion? A Cadaver Validation Study

2019· article· en· W2969905937 sur OpenAlexaff
Andrew G. Dubina, Herman Johal, Michael Rozak, Robert V. O’Toole

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLesser TrochanterMedicineFemurCadaverFixation (population genetics)Rotation (mathematics)AnatomyGreater trochanterOrthodonticsTrochanterFemoral neckSurgeryOsteoporosisGeometryMathematicsPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We investigated the relationship between the size of the lesser trochanter visualized on an AP view of the hip and femoral rotation after femoral shaft fracture fixation. We hypothesized that the amount of the lesser trochanter visualized can accurately detect differences in femoral shaft rotation. METHODS: Sequential fluoroscopic images of 19 matched pairs of cadaver femora were obtained of the proximal femur at 10° increments of internal and external rotation. The relationship between the percentage of the lesser trochanter and the angle of femoral rotation was assessed by regression analysis. RESULTS: Rotation of the proximal femur follows a relatively linear relationship centered around the neutral rotation position. A 10% change in the lesser trochanter size corresponds to approximately 7° of femoral rotation. CONCLUSION: The relationship between the size of the lesser trochanter visualized and the degree of femoral rotation after femoral shaft fracture fixation is approximately linear and sensitive to relatively small changes in rotation, making it potentially useful for assessing malrotation after femoral shaft fracture fixation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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