Reliability and concurrent validity of three-dimensional ultrasound for quantifying knee cartilage volume
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to test the reliability and validity of a handheld mechanical three-dimensional (3D) ultrasound (US) device for quantifying femoral articular cartilage (FAC) against the current clinical standard of magnetic resonance imaging (MRI). Bilateral knee images of 25 healthy volunteers were acquired with 3D US and 3.0 T MRI. The trochlear FAC was segmented by two raters who repeated segmentations on five cases during separate sessions. MRI and 3D US segmentations were registered using a semi-automated surface-based registration algorithm, and MRI segmentations were trimmed to match the FAC region from 3D US. Intra- (n = 5) and inter-rater (n = 25) reliabilities were assessed using intraclass correlation coefficients (ICCs) calculated from FAC volumes. Relationships between MRI and 3D US were assessed using Spearman correlation and linear regression (n = 25). MRI intra-rater ICCs were 0.97 (0.79, 1.00) and 0.90 (0.25, 0.99) for each rater with an inter-rater ICC of 0.83 (0.48, 0.94). 3D US intra-rater ICCs were 1.00 (0.98, 1.00) and 0.98 (0.84, 1.00) for each rater with an inter-rater ICC of 0.96 (0.90, 0.98). Spearman correlation and linear regression revealed a strong correlation ρ = 0.884 (0.746, 0.949) and regression R2 = 0.848 (0.750, 0.950). These results suggest 3D US demonstrates excellent intra- and inter-rater reliabilities and strong concurrent validity with MRI when quantifying healthy trochlear FAC volume. 3D US may reduce imaging costs and greatly improve feasibility of quantifying knee cartilage volume during knee arthritis clinical trials and patient care.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle