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Enregistrement W3092793946 · doi:10.1302/2633-1462.31.bjo-2021-0130.r1

Do acetabular parameters measured on 2D imaging correlate with CT, and can lateral centre-edge angle predict femoral head coverage?

2022· article· en· W3092793946 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBone & Joint Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemoral headRadiological weaponHead (geology)AcetabulumHip painMedical imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims The lateral centre-edge angle (LCEA) is a plain radiological measure of superolateral cover of the femoral head. This study aims to establish the correlation between 2D radiological and 3D CT measurements of acetabular morphology, and to describe the relationship between LCEA and femoral head cover (FHC). Methods This retrospective study included 353 periacetabular osteotomies (PAOs) performed between January 2014 and December 2017. Overall, 97 hips in 75 patients had 3D analysis by Clinical Graphics, giving measurements for LCEA, acetabular index (AI), and FHC. Roentgenographical LCEA, AI, posterior wall index (PWI), and anterior wall index (AWI) were measured from supine AP pelvis radiographs. The correlation between CT and roentgenographical measurements was calculated. Sequential multiple linear regression was performed to determine the relationship between roentgenographical measurements and CT FHC. Results CT-measured LCEA and AI correlated strongly with roentgenographical LCEA ( r = 0.92; p < 0.001) and AI ( r = 0.83; p < 0.001). Radiological LCEA correlated very strongly with CT FHC ( r = 0.92; p < 0.001). The sum of AWI and PWI also correlated strongly with CTFHC ( r = 0.73; p < 0.001). CT measurements of LCEA and AI were 3.4° less and 2.3° greater than radiological LCEA and AI measures. There was a linear relation between radiological LCEA and CT FHC. The linear regression model statistically significantly predicted FHC from LCEA, F(1,96) = 545.1 (p < 0.001), adjusted R2 = 85.0%, with the prediction equation: CT FHC(%) = 42.1 + 0.77(XRLCEA) Conclusion CT and roentgenographical measurement of acetabular parameters are comparable. Currently, a radiological LCEA greater than 25° is considered normal. This study demonstrates that those with hip pain and normal radiological acetabular parameters may still have deficiencies in FHC. More sophisticated imaging techniques such as 3D CT should be considered for those with hip pain to identify deficiencies in FHC. Cite this article: Bone Jt Open 2022;3(1):12–19.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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