Diagnostic accuracy of SPECT/CT arthrography in patients with suspected aseptic joint prostheses loosening
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the diagnostic accuracy of SPECT/CT arthrography in patients with suspected aseptic prosthesis loosening following hip and knee arthroplasty. METHODS: A retrospective review of 63 SPECT/CT arthrogram studies (36 knees and 27 hips) between February 1, 2013, and July 1, 2018, was conducted. All patients underwent clinical and radiologic evaluation as part of their assessment for persistent pain following hip and knee arthroplasty. The detection of tracer activity along the bone-prosthetic interface on SPECT/CT suggests aseptic loosening. Operative assessment as well as clinical/radiologic follow-up at a minimum of 1 year was used as the reference standard. RESULTS: The sensitivity and specificity of SPECT/CT for detection of aseptic loosening was 6/7 (86%) and 55/56 (98%), respectively. This gives a positive predictive value (PPV) of 6/7 (86%), a negative predictive value (NPV) of 55/56 (98%), and a diagnostic accuracy of 61/63 (97%). CONCLUSION: SPECT/CT arthrography has a high diagnostic accuracy (97%) in the evaluation of loosening of both hip and knee arthroplasties in patients with persistent post-procedural pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».