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Enregistrement W2991045820 · doi:10.1148/rg.2020190094

US-guided Musculoskeletal Interventions in the Hip with MRI and US Correlation

2019· review· en· W2991045820 sur OpenAlexaff
Jason Blaichman, Brian Y. Chan, Paul Michelin, Kenneth S. Lee

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensRoyal Columbian Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFemoroacetabular impingementNeurolysisHip arthroscopyPercutaneousPelvisBursitisSurgeryHamstringPhysical examinationRadiologyArthroscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hip pain is a commonly reported primary symptom with many potential causes. The causal entity can remain elusive, even after clinical history review, physical examination, and diagnostic imaging. Although there are many options for definitive treatment, many of these procedures are invasive, are associated with risk of morbidity, and can be unsuccessful, with lengthy revision surgery required. Percutaneous musculoskeletal intervention is an attractive alternative to more invasive procedures and an indispensable tool for evaluating and managing hip pain. US is an ideal modality for imaging guidance owing to its low cost, portability, lack of ionizing radiation, and capability for real-time visualization of soft-tissue and bone structures during intervention. The authors review both common and advanced US-guided procedures involving the pelvis and hip, including anesthetic and corticosteroid injections, percutaneous viscosupplementation, platelet-rich plasma injection to promote tendon healing, and microwave ablation for neurolysis. In addition, specific anatomic structures implicated in hip pain are discussed and include the hip joint, iliopsoas bursa, ilioinguinal nerve, lateral femoral cutaneous nerve, greater trochanteric bursa, iliotibial band, ischiogluteal bursa, hamstring tendon origin, piriformis muscle, and quadratus femoris muscle. The relevant US-depicted anatomy and principles underlying technically successful interventions also are discussed. Familiarity with these techniques can aid radiologists in assuming an important role in the care of patients with hip pain. ©RSNA, 2019

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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