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Enregistrement W2990801369 · doi:10.1093/pm/pnz320

Ultrasonographic and Magnetic Resonance Images of Semimembranosus-Tibial Collateral Ligament Bursitis

2019· article· en· W2990801369 sur OpenAlexaff
Min Cheol Chang, Mathieu Boudier‐Revéret, Wen‐Shiang Chen

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal synovial abnormalities and treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBursitisMagnetic resonance imagingLigamentMedial collateral ligamentCollateralRadiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 31-year-old woman presented with pain and swelling in the posteromedial area of her right knee. She had worked as a farmer for 10 months and did not have a history of trauma. On physical examination, deep palpation revealed tenderness along the right posteromedial knee. Ultrasound (US) imaging (12-MHz linear probe, Toshiba, Aplio 500) revealed an anechoic, fluid-filled, distended sac (7.4 × 14.4 × 38.9 mm) that surrounded the superior, medial, and inferior portions of the right semimembranosus (SM) tendon without an increase in vascularity (Figure 1A, B). The sac consisted of deep and superficial pockets. The deep pocket was located between the SM tendon and the posteromedial aspects of the medial meniscus and medial tibial condyle. The superficial pocket was situated between the SM tendon and the tibial collateral ligament (TCL), also known as the medial collateral ligament (MCL). Considering the location and appearance of the fluid sac, it was compatible with a semimembranosus-tibial collateral ligament (SMTCL) bursitis (Supplementary Data) [1]. Confirmatory magnetic resonance imaging (MRI) showed fluid over the right SM tendon in a shape similar to an inverted “U,” with the proximal deep and distal superficial pockets forming the two arms of the “U” (Figure 2A–C). These findings indicate SMTCL bursitis [2].

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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