Development of a Patient-Based Goniometric System for the Assessment of Contracture Conditions in Dupuytren’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment outcomes of Dupuytren's disease depend largely on degree of contracture and biological severity. Longitudinal assessment of each is crucial for effective care and long-term outcome assessment. Ideally, each Dupuytren's patient should have ongoing interval evaluations. Because of the large number of Dupuytren's patients, it would be impractical and costly for health care professionals to examine every patient in person on a regular basis. Patient-based evaluations might provide a useful and cost-effective alternative to office-based examination. METHODS: Finger goniometry is the standard metric for office-based evaluation of Dupuytren's disease. This study's goal was to develop a new patient-reported goniometric system. The authors developed a completely Web-based goniometric software for patients to use without supervision and without undue effort or cost. They then evaluated the validity and precision of the core measurement system and the reliability of its patient-based application. RESULTS: With a correlation of 0.992 (p < 0.01), a mean deviation of -0.25 degree, and a standard deviation of 2.74 degrees in patient-based application, the authors found their goniometric software to be comparable to practitioner-based, conventional goniometry. The authors believe patient-based goniometry to be a sufficiently accurate, valid, and reliable approach for longitudinal clinical assessment of Dupuytren's disease. CONCLUSIONS: Patient-based goniometric approaches have great potential for inexpensive, accurate, and accessible longitudinal assessment of the large population of Dupuytren's patients. Such approaches could help to substantially improve overall care of Dupuytren's disease through early diagnosis and timely treatment. In addition, being able to collect reliable patient data on a regular basis and on a larger scale could help improve understanding of the natural history of Dupuytren's disease. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic, I.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».