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Enregistrement W3060654680 · doi:10.1186/s12998-020-00331-8

The bench-top accuracy of the VerteTrack spinal stiffness assessment device

2020· article· en· W3060654680 sur OpenAlexaff
Anika Young, Michael Swain, Gregory N. Kawchuk, Arnold Yu Lok Wong, Aron Downie

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMacquarie University
Mots-clésMedicineStiffnessReliability (semiconductor)Accuracy and precisionDisplacement (psychology)PalpationMeasurement deviceBiomedical engineeringOrthodonticsSurgeryStatisticsMathematicsMaterials scienceAcousticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The assessment of spinal stiffness by manual palpation in clinical settings has demonstrated both poor accuracy and reliability. More recently, mechanical methods for assessment of spinal stiffness have demonstrated superior accuracy and reliability. However, mechanical methods of spinal stiffness assessment can be expensive, time consuming and/or unsuited to clinical practice. While a new device has been designed to address these issues (VerteTrack), its benchtop performance remains unknown. AIM: To measure the bench-top performance of VerteTrack. METHODS: A series of laboratory-based experiments were conducted in February 2018 to investigate the accuracy (precision and bias) of load and displacement measurements obtained by VerteTrack and then were compared against an appropriate reference standard. Measurements of both multiple-level continuous assessment (multiple spinal levels measured), and single-level assessment (single spinal level measured) were performed on a viscoelastic foam medium (AIREX® balance beam, Switzerland) and the resulting stiffness calculated. RESULTS: VerteTrack demonstrated high precision at all loads and displacements. There was minimal systematic measurement bias identified for applied versus reference load (mean bias = - 0.123 N; 95%CI - 0.182 to 0.428 N, p < .001), and no systematic measurement bias for measured versus reference displacement (mean difference = 0.02 mm; 95%CI - 0.09 to 0.14 mm, p < .001). The magnitude of stiffness obtained during multiple-level continuous assessment was on average 0.25 N/mm (2.79%) less than that for single-level assessment (95%CI - 0.67 to 0.17 N/mm, p < .001). CONCLUSIONS: VerteTrack demonstrated high accuracy (high precision, low bias) under bench-top conditions. The difference in stiffness found between multiple versus single spinal levels should be considered in the research context, but is unlikely to be clinically relevant. The results of this study demonstrate that VerteTrack may be suitable for both single and multi-level spinal stiffness measurements in-vivo.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,374
Écart entre enseignants0,314 · 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'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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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